Detaillierter Kursinhalt
Modul 1 – Einführung in AgentOps auf Google Cloud
Themen:
- Herausforderungen bei der Steuerung von Produktionsmitarbeitern
- Grundprinzipien von AgentOps
- AgentOps auf Google Cloud
Ziele:
- Bewältigung der Herausforderungen bei der Leitung von Produktionsmitarbeitern
- Definieren Sie die Grundprinzipien von AgentOps
- Architect-Agent-Vorgänge in der Google Cloud
Modul 2 – CI/CD für die Bereitstellung von Agenten
Themen:
- CI/CD-Überprüfung
- Ziele für den Einsatz von Agenten
- CI/CD-Tools und -Muster in Google Cloud
- Automatisierung mit Cloud Build
Ziele:
- Nutzung von CI/CD-Tools und -Mustern für agentenbasierte Lösungen auf Google Cloud
- Wählen Sie das Bereitstellungsziel für Agenten in Google Cloud aus
- Erstellen Sie eine vollständige CI/CD-Pipeline für einen Agenten
Aktivitäten:
- Übung: CI/CD für Agenten auf Google Cloud
Modul 3 – Observability für Fehlerbehebung und Optimierung
Themen:
- Überprüfung der Beobachtbarkeit
- Protokollierung mit Agent-Callback-Protokollierung
- Protokollierung und Ablaufverfolgung mit OpenTelemetry
Ziele:
- Ermitteln Sie die Herausforderungen, die durch Observability angegangen werden
- Einen ADK-Agenten mit strukturierten Protokollen ausstatten
- OpenTelemetry-Tracing auf Agent Engine und Cloud Run aktivieren
- Nutzen Sie BigQuery und Looker Studio zur Visualisierung
Aktivitäten:
- Übung: Instrumentierungs- und Debug-Agenten mit Cloud Logging und Cloud Trace
Modul 4 – Bewertung von Agenten und Qualitätssicherung
Themen:
- Testen der Antworten generativer KI-Modelle
- Bewertung der Modellantworten
Ziele:
- Modellantworten validieren
- Bewertung des Verhaltens der Agenten, der Tool-Nutzung und der Korrektheit der Bewegungsbahnen
- Erstellen und Verwalten von Evaluierungssätzen über die ADK-Weboberfläche
- Evalsets mit der ADK-Benutzeroberfläche, der Befehlszeile oder per Code auswerten
- Nutzen Sie den Vertex AI Generative AI Evaluation Service
Aktivitäten:
- Übung: Bewertung von Agenten mit ADK
Modul 5 – Sicherheit und Governance
Themen:
- Modell- und Kontextsicherheit
- Agentenzugriff
Ziele:
- Sichern Sie Modell-Ein- und -Ausgaben mit Model Armor
- Schützen Sie sensible Daten mit dem Schutz für sensible Daten von Model Armor
- Stellen Sie die Verbindung zwischen einem Benutzer und einem Agenten sicher
Aktivitäten:
- Workshop: Verbesserung der KI-Sicherheit durch Model Armor und den Schutz sensibler Daten
Modul 6 – Anwendung von FinOps auf Agent-Kosten
Themen:
- Die wichtigsten Kostenfaktoren für KI-Agenten
- Kosteneffiziente agentenbasierte Systeme
- FinOps auf Google Cloud
Ziele:
- Ermitteln Sie die wichtigsten Kostentreiber für KI-Agenten
- Token- und Modellkosten senken
- Entwicklung kosteneffizienter Agentensysteme
- Implementierung eines messbaren AI-FinOps-Zyklus in Google Cloud