Kursüberblick
In diesem Kurs lernen Sie die Grundprinzipien und Strategien für die Entwicklung von Agentic-KI-Systemen mit AWS-Services kennen. Sie erfahren, wie sich Agentic-KI von herkömmlichen Konversationssystemen unterscheidet und wie Sie Tools wie Strands Agents SDK und Amazon Bedrock AgentCore einsetzen können, um autonome, zielorientierte Lösungen für reale Probleme zu entwickeln.
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die mittlere Kenntnisse für die Entwicklung fortgeschrittener agentenbasierter KI-Systeme suchen
- Technische Fachleute, die sich mit KI-Fähigkeiten befassen und am Aufbau fortschrittlicher agentenbasierter KI-Systeme interessiert sind.
- Entwicklungsteams, die fortschrittliche agentenbasierte KI-Lösungen entwickeln.
Voraussetzungen
Wir empfehlen, dass die Teilnehmer dieses Kurses über folgende Voraussetzungen verfügen:
Kursziele
In diesem Kurs werden die Lernenden:
- Definieren Sie die Merkmale agentenbasierter KI und unterscheiden Sie diese von herkömmlichen KI-Systemen.
- Identifizieren Sie die Kernkomponenten des Wirkstoffs und deren Wechselwirkungen.
- Beschreiben Sie, wie die Bedrock AgentCore-Dienste die agentenbasierte KI unterstützen.
- Stellen Sie Agenten mithilfe unterstützter Frameworks mit AgentCore Runtime bereit.
- Beschreiben Sie die Kernfunktionen von AgentCore Runtime.
- Konfigurieren Sie die serverlose Ausführung mit Sitzungsisolierung.
- Konfigurieren Sie AgentCore Identity für die Sicherheitsanforderungen Ihres Unternehmens.
- Erstellen Sie Richtlinien zur Sicherung von Agent-Tool-Aufrufen mit AgentCore Policy.
- Implementieren Sie eine sichere Token-Verwaltung und Berechtigungsdelegierung.
- Stellen Sie die Einhaltung der Anforderungen an die Datenverwaltung und -prüfung sicher.
- Implementieren Sie verschiedene Tool-Integrationsmuster, einschließlich integrierter Tools und protokollbasierter Tools.
- Entwerfen und implementieren Sie MCP-Server (Model Context Protocol) und -Clients für erweiterbare Agentenfunktionen.
- Beschreiben Sie gängige Authentifizierungsmuster für die Verwendung von Agent-Tools.
- Konfigurieren Sie die AgentCore Gateway-Komponenten für einen sicheren und autorisierten Zugriff auf Tools.
- Implementieren Sie agentenbasierte Speichermuster für verschiedene Anwendungsfälle.
- Konfigurieren Sie AgentCore-Speicheroperationen für die kontextbezogene Entwicklung.
- Optimieren Sie die Speicherleistung für Produktions-Workloads.
- Konfigurieren Sie AgentCore Observability für die Produktionsüberwachung.
- Implementieren Sie die Amazon CloudWatch-Integration und spezialisiertes Tracing.
- Beschreiben Sie die Kernfunktionen von AgentCore Evaluations.
- Integrieren Sie agentenbasierte Systeme mit Produktions-APIs und -Diensten.
- Entwickeln Sie Bereitstellungsstrategien für Produktionsumgebungen.
- Die Produktionsbereitschaft bewerten und kontinuierliche Verbesserungsprozesse etablieren
Kursinhalt
Modul 1: Grundlagen der agentenbasierten KI-Muster
- Agenten-Bausteine
- Einführung in Amazon Bedrock AgentCore
Modul 2: AgentCore-Laufzeitumgebung und Framework-Integration
- Unterstützte Frameworks und Implementierung
- AgentCore Runtime – Übersicht
- Infrastruktur und Bereitstellung
Modul 3: Sicherheit und Identitätsmanagement
- Sicherheit und Identitätsmanagement
- Sichern Sie Ihre Agenten mit AgentCore Identity
Modul 4: Tool-Integration und AgentCore Gateway
- Amazon Bedrock AgentCore-Richtlinie
- Integrierte Tools und benutzerdefinierte Integration
- Modellkontextprotokoll (MCP)
- AgentCore-Gateway
- Implementierung von AgentCore Gateway
- Amazon Bedrock AgentCore-Richtlinie
Modul 5: Implementierung des agentenbasierten Gedächtnisses
- Kernkonzepte des agentenbasierten Gedächtnisses
- AgentCore-Speicher
- Sichern des AgentCore-Speichers
Praktisches Labor: Verbessern und skalieren Sie Agenten mit Amazon Bedrock AgentCore
Modul 6: Produktionsüberwachung und Beobachtbarkeit
- Überwachung von Agenten mit AgentCore Observability
- Überprüfung der Agentenleistung mit AgentCore Evaluation
Modul 7: Zusammenfassung des Kurses
- Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
- Kursübersicht
Englisch
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