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Schulungsübersicht
Einführung in interaktive KI-Agenten
- Übersicht der interaktiven Fähigkeiten von AgentCore
- Gestaltung reicher Workflows mit Gedächtnis und Tools
- Anwendungsfälle in Analyse, Automatisierung und Unterstützung
Arbeit mit AgentCore Memory
- Konfiguration der Sitzungspersistenz
- Gestaltung mehrstufiger, kontextbewusster Workflows
- Praktisches Labor: Aufbau eines datenanalytischen Agents mit Gedächtnisfunktion
Dynamische Berechnung mit dem Code-Interpreter
- Unterstützte Operationen und Sicherheitseinschränkungen
- Sichere Ausführung von Transformationen und Berechnungen
- Praktisches Labor: Ermöglichung von Echtzeit-Datentransformationen
Echtzeit-Interaktion mit dem Browser-Tool
- Einrichtung des Browser-Tools für Agent-Workflows
- Datenbeschaffung und Interaktionen mit der Benutzeroberfläche
- Praktisches Labor: Aufbau eines Agents mit Web-Interaktionsfähigkeiten
Kombination von Gedächtnis, Code und Browser-Tools
- Verkettung von Workflows über Gedächtnis und Tools
- Gestaltung multimodaler, interaktiver Workflows
- Praktisches Labor: Aufbau eines Kundenunterstützungsassistenten
Testen und Beobachtbarkeit
- Fehlersuche in interaktiven Workflows
- Protokollierung und Überwachung der Tool-Nutzung
- Praktisches Labor: Observability-Dashboards für interaktive Agents
Best Practices für den Enterprise-Einsatz
- Ausgleich zwischen Interaktivität sowie Sicherheit und Governance
- Optimierung für Leistung und Benutzererfahrung
- Fallstudien zur Enterprise-Einführung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python oder JavaScript zum Prototyping
- Verständnis des Designs von LLM-basierten Anwendungen
- Vertrautheit mit Cloud-basierten Datenworkflows
Zielgruppe
- ML-Engineure
- Data Scientists
- UX-orientierte Entwickler
14 Stunden