LLM-er og agenter i DevOps-flyter Treningskurs

Innledning til LLM-er og agent-rammeverk

• Oversikt over store språkkjerner i infrastruktur-automatisering
• Kjernegrep i multiagent-flyter
• AutoGen, CrewAI og LangChain: bruksområder i DevOps

Innstillings av LLM-agenter for DevOps-oppgaver

• Installasjon av AutoGen og konfigurering av agentprofiler
• Bruk av OpenAI API og andre LLM-leverandører
• Innstillings av arbeidsområder og CI/CD-kompatible miljøer

Automatisering av test- og kodekvalitetsflyter

• Brugging av LLM-er til å generere enhet- og integrasjonstester
• Bruk av agenter til å håndheve linting, commit-regler og retningslinjer for kodegjennomgang
• Automatisert resummé og etikettering av pull requester

LLM-agenter for håndtering av varsler og endringsdeteksjon

• Design av svar-agentar for varsel ved pipeline-feil
• Analyse av logger og spor ved hjelp av språkkjerner
• Proaktiv deteksjon av høyrisiko endringer eller feilinnstillinger

Multiagent-kordinering i DevOps

• Rollebasert agent-ordning (planlegger, utfører, gjennomganger)
• Agentmeldingsløyper og minnestyring
• Human-in-the-loop-design for kritiske systemer

Sikkerhet, styring og observabilitet

• Håndtering av dataeksponering og LLM-sikkerhet i infrastrukturen
• Revidéring av agenthandlinger og begrensing av rekkevidde
• Sporing av pipelineopptreden og modelltilbakekobling

Reelle brukstilfeller og skreddersy scenarioer

• Design av agentflyter for hendelseshåndtering
• Integrasjon av agenter med GitHub Actions, Slack eller Jira
• Beste praksis for å skaffe LLM-integrasjon i DevOps

Oppsummering og neste steg