Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Duration 21 hours
Course Outline
Temelji agentskih sistema u produkciji
- Agentske arhitekture: petlje, alati, memorija i slojevi orkestracije
- Životni ciklus agenata: razvoj, implementacija i kontinuirana operacija
- Izazovi upravljanja agentima produkcijske veličine
Infrastruktura i modeli implementacije
- Implementacija agenata u kontejnerskim i cloudske okruženja
- Oblici skaliranja: horizontalno naspram vertikalnog skaliranja, konkurentnost i usporavanje (throttling)
- Multi-agentna orkestracija i balansiranje opterećenja
Monitoring i posmatranost
- Ključni metrike: latencija, stopa uspeha, upotreba memorije i dubina poziva agenata
- Tracing aktivnosti agenata i grafova poziva
- Instrumentacija posmatranosti koristeći Prometheus, OpenTelemetry i Grafana
Dnevnik, revizija i usklađenost
- Centralizovano beleženje logova i strukturovano sakupljanje događaja
- Usklađenost i revizabilnost u agentskim tokovima
- Dizajn revizije tragova i mehanizama reprodukcije za uklanjanje grešaka
Otvaranje performansi i optimizacija resursa
- Smanjenje troškova zaključivanja i optimizacija ciklusa orkestracije agenata
- Cashiranje modela i lagani embeddings za brže pronalaženje
- Testiranje opterećenja i stres scenariji za AI tokove
Kontrola troškova i upravljanje
- Razumevanje faktora troškova agenata: API pozivi, memorija, izračunavanje i spoljni integriteti
- Praćenje troškova na nivou agenata i implementacija modela povraćaja troškova (chargeback)
- Politike automatizacije za sprečavanje rasplićenja agenata i neaktivnu potrošnju resursa
CI/CD i strategije širenja za agente
- Integracija tokova agenata u CI/CD sisteme
- Testiranje, verzionisanje i strategije povlačenja (rollback) za iterativna ažuriranja agenata
- Postepena širenja i bezbedni mehanizmi implementacije
Oporavak od neuspeha i inženjerstvo pouzdanosti
- Dizajniranje za tolerantnost na greške i elegantno propadanje
- Šabloni ponovnog pokretanja, istekla vremena i osiguravača za pouzdanost agenata
- Odgovor na incidente i post-mortem okviri za AI operacije
Kapstajn projekat
- Izgradnja i implementacija agentskog AI sistema sa punim nadzorom i praćenjem troškova
- Simulacija opterećenja, merenje performansi i optimizacija upotrebe resursa
- Prezentacija konačne arhitekture i nadzorne ploče kolegi
Zaključak i sledeći koraci
Requirements
- Jaka razumevanje MLOps-a i produkcijskih mašinskih učenja sisteme
- Ispitivanje sa kontejnerskim implementacijama (Docker/Kubernetes)
- Znate se sa cloud optimizaciju troškova i alate za posmatranost
Ciljana publika
- MLOps inženjeri
- Inženjeri pouzdanosti sajta (SRE)
- Inženjerski menadžeri koji nadgledaju AI infrastrukturu
Testimonials (3)
The trainer is patient and very helpful. He knows the topic well.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Course - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Odlična mešavina znanja i prakse
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Course - Agentic AI for Enterprise Applications
Machine Translated
The mix of theory and practice and of high level and low level perspectives