Schulungsübersicht
Grundlagen agenticer Systeme in der Produktion
- Agentic-Architekturen: Schleifen, Tools, Speicher und Orchestrierungsebenen
- Lebenszyklus von Agents: Entwicklung, Bereitstellung und Dauerbetrieb
- Herausforderungen des Agent-Managements im Produktionsmaßstab
Infrastruktur- und Bereitstellungsmodelle
- Bereitstellung von Agents in containerisierten und Cloud-Umgebungen
- Skalierungsmuster: horizontale vs. vertikale Skalierung, Parallelität und Drosselung
- Multi-Agent-Orchestrierung und Workload-Balancing
Überwachung und Observability
- Schlüsselkennzahlen: Latenz, Erfolgsrate, Speicherauslastung und Agent-Aufruftiefe
- Nachverfolgung von Agent-Aktivitäten und Aufrufgrafiken
- Instrumentierung der Observability mit Prometheus, OpenTelemetry und Grafana
Logging, Prüfung und Compliance
- Zentrale Protokollierung und strukturierte Ereignissammlung
- Compliance und Prüfbbarkeit in agenticen Workflows
- Entwurf von Prüfprotokollen (Audit Trails) und Wiedergabemechanismen zum Debugging
Leistungsoptimierung und Ressourcenoptimierung
- Reduzierung des Inferenz-Overheads und Optimierung der Agent-Orchestrierungszyklen
- Modell-Caching und leichtgewichtige Embeddings für schnellere Abfragen
- Lasttests und Stressszenarien für KI-Pipelines
Kostenkontrolle und Governance
- Verständnis der Kostentreiber von Agents: API-Aufrufe, Speicher, Rechenleistung und externe Integrationen
- Verfolgung der Kosten auf Agent-Ebene und Implementierung von Cost-Back-Modellen
- Automatisierungspolitiken zur Vermeidung von Agent Sprawl und Ressourcenverschwendung durch Leerlauf
CI/CD- und Bereitstellungsstrategien für Agents
- Integration von Agent-Pipelines in CI/CD-Systeme
- Test-, Versionierungs- und Rollback-Strategien für iterative Agent-Updates
- Progressive Bereitstellungen und sichere Deploymentsmechanismen
Fehlerwiederherstellung und Zuverlässigkeitsengineering
- Entwurf für Fehlertoleranz und graceful degradation (kontrollierter Leistungsabfall)
- Retry-, Timeout- und Circuit-Breaker-Patterns für die Zuverlässigkeit von Agents
- Incident Response und Post-Mortem-Frameworks für KI-Betriebsprozesse
Abschlussprojekt
- Aufbau und Bereitstellung eines agenticen KI-Systems mit voller Überwachung und Kostenverfolgung
- Simulation der Last, Messung der Leistung und Optimierung der Ressourcennutzung
- Präsentation der finalen Architektur und des Observability-Dashboards an die Kollegen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von MLOps und produktionsreifen Machine-Learning-Systemen
- Erfahrung mit containerisierten Bereitstellungen (Docker/Kubernetes)
- Vertrautheit mit Cloud-Kostenoptimierung und Observability-Tools
Zielgruppe
- MLOps-Ingenieure
- Site Reliability Engineers (SREs)
- Engineering-Manager, die für KI-Infrastruktur verantwortlich sind
Erfahrungsberichte (3)
Der Trainer ist geduldig und sehr hilfsbereit. Er kennt sich gut mit dem Thema aus.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Kurs - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Maschinelle Übersetzung
Guter Mix aus Wissen und Praxis
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
Maschinelle Übersetzung
Die Mischung aus Theorie und Praxis sowie den Perspektiven auf hohem und niedrigem Niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Kurs - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Maschinelle Übersetzung
