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Schulungsübersicht
Einführung in interaktive KI-Agenten
- Übersicht über die Interaktivitätsfunktionen von AgentCore.
- Gestaltung umfassender Workflows mit Speicher und Tools.
- Anwendungsfelder in den Bereichen Analytik, Automatisierung und Support.
Arbeit mit dem AgentCore-Speicher
- Konfiguration der Sitzungs-Persistenz.
- Gestaltung mehrstufiger, kontextbewusster Workflows.
- Laborübung: Erstellung eines datenanalytischen Agenten mit Speicherfunktion.
Dynamische Berechnungen mit dem Code-Interpreter
- Unterstützte Operationen und Sicherheitseinschränkungen.
- Sichere Ausführung von Transformationen und Berechnungen.
- Laborübung: Aktivierung von Echtzeit-Datentransformationen.
Echtzeit-Interaktion mit dem Browser-Tool
- Einrichtung des Browser-Tools für Agenten-Workflows.
- Datenerfassung und Interaktionen mit der Benutzeroberfläche.
- Laborübung: Erstellung eines Agenten mit Web-Interaktionsfähigkeiten.
Kombination von Speicher-, Code- und Browser-Tools
- Kettung von Workflows über Speicher und Tools hinweg.
- Gestaltung multimodaler, interaktiver Workflows.
- Laborübung: Erstellung eines Kundensupport-Assistenten.
Testing und Beobachtbarkeit (Observability)
- Fehlersuche in interaktiven Workflows.
- Protokollierung und Überwachung der Tool-Nutzung.
- Laborübung: Observability-Dashboards für interaktive Agenten.
Best Practices für den Enterprise-Einsatz
- Ausgewogenheit zwischen Interaktivität sowie Sicherheit und Governance.
- Optimierung für Leistung und Benutzererfahrung.
- Enterprise-Adoption-Fallstudien.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python oder JavaScript zum Erstellen von Prototypen.
- Verständnis für die Gestaltung von LLM-basierten Anwendungen.
- Kenntnisse in cloudbasierten Daten-Workflows.
Zielgruppe
- ML-Ingenieure
- Data Scientists
- Für UX fokussierte Entwickler
14 Stunden