Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Einführung in LLMs und Agent-Frameworks

  • Übersicht zu großen Sprachmodellen in der Infrastrukturautomatisierung
  • Wichtige Konzepte in Multi-Agenten-Workflows
  • AutoGen, CrewAI und LangChain: Anwendungsfälle im DevOps-Bereich

Einrichtung von LLM-Agenten für DevOps-Aufgaben

  • Installation von AutoGen und Konfiguration von Agentenprofilen
  • Nutzung der OpenAI-API und anderer LLM-Anbieter
  • Einrichten von Arbeitsbereichen und CI/CD-kompatiblen Umgebungen

Automatisierung von Test- und Codequalitätsworkflows

  • Prompting von LLMs zur Generierung von Unit- und Integrationstests
  • Einsatz von Agenten zur Durchsetzung von Linting, Commit-Regeln und Richtlinien für Code Reviews
  • Automatisierte Zusammenfassung und Tagging von Pull Requests

LLM-Agenten für Alarmbehandlung und Änderungserkennung

  • Design von Responder-Agenten für Pipeline-Ausfallwarnungen
  • Analyse von Logs und Traces mit Sprachmodellen
  • Proaktive Erkennung hochriskanter Änderungen oder Fehlkonfigurationen

Multi-Agenten-Koordination in DevOps

  • Rollengerechte Agenten-Orchestrierung (Planer, Ausführer, Prüfer)
  • Agenten-Nachrichtenschleifen und Speicherverwaltung
  • Mensch-in-the-loop-Design für kritische Systeme

Sicherheit, Governance und Observability

  • Umgang mit Datenexposition und LLM-Sicherheit in der Infrastruktur
  • Auditierung von Agentenaktionen und Einschränkung des Anwendungsbereichs
  • Nachverfolgung des Pipeline-Verhaltens und Feedbacks der Modelle

Reale Anwendungsfälle und benutzerdefinierte Szenarien

  • Entwurf von Agenten-Workflows für Incident Response
  • Integration von Agenten mit GitHub Actions, Slack oder Jira
  • Bewährte Praktiken zur Skalierung der LLM-Integration in DevOps

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit DevOps-Tooling und Pipeline-Automatisierung
  • Praktische Kenntnisse in Python und Git-basierten Workflows
  • Verständnis von LLMs oder Vorkenntnisse im Prompt Engineering

Zielgruppe

  • Ingenieurinnen und Ingenieure für Innovation sowie Lead-Entwicklerinnen und -Entwickler von KI-integrierten Plattformen
  • LLM-Entwicklerinnen und -Entwickler, die im Bereich DevOps oder Automatisierung tätig sind
  • DevOps-Fachkräfte, die sich mit intelligenten Agent-Frameworks auseinandersetzen möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien