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Schulungsübersicht
Einführung in interaktive KI-Agenten
- Übersicht über die interaktiven Fähigkeiten von AgentCore
- Erstellen reicher Workflows mit Gedächtnis und Tools
- Anwendungsfälle im Bereich Analyse, Automatisierung und Support
Arbeiten mit dem AgentCore-Gedächtnis
- Konfigurieren der Sitzungspersistenz
- Erstellen von mehrstufigen, kontextbasierten Workflows
- Händische Übung: Erstellen eines datenanalytischen Agents mit Gedächtnisfähigkeiten
Dynamisches Rechnen mit dem Code-Interpreter
- Unterstützte Operationen und Sicherheitsbeschränkungen
- Sicheres Ausführen von Transformationen und Berechnungen
- Händische Übung: Ermöglichen von Echtzeitrunddatentransformationen
Echtzeitinteraktion mit dem Browser-Tool
- Einrichtung des Browser-Tools für Agentenworkflows
- Datenabruf und Benutzeroberflächeninteraktionen
- Händische Übung: Erstellen eines Agents mit Webinteraktionsfähigkeiten
Kombinieren von Gedächtnis, Code und Browser-Tools
- Verkettung von Workflows zwischen Gedächtnis und Tools
- Erstellen multimodaler, interaktiver Workflows
- Händische Übung: Erstellen eines Kundensupportassistenten
Testen und Beobachtbarkeit
- Fehlerbehebung von interaktiven Workflows
- Dokumentation und Überwachung der Toolnutzung
- Händische Übung: Beobachtungs-Dashboards für interaktive Agenten
Beste Praxis für Unternehmensbereitstellung
- Aufrechterhalten des Gleichgewichts zwischen Interaktivität, Sicherheit und Governance
- Optimierung von Leistung und Benutzererfahrung
- Fallstudien zur Unternehmensadoption
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python oder JavaScript für die Prototypenentwicklung
- Verständnis der Gestaltung von LLM-gesteuerten Anwendungen
- Bekanntschaft mit datenbasierten Workflows im Cloud-Umfeld
Zielgruppe
- ML-Engineer
- Datengenetiker
- Entwickler mit Schwerpunkt auf Benutzererfahrung (UX)
14 Stunden