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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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