Schulungsübersicht
Grundlagen agentischer Systeme in der Produktion
- Agentische Architekturen: Schleifen, Tools, Speicher und Orchestrierungsebenen
- Lebenszyklus von Agenten: Entwicklung, Deployment und kontinuierlicher Betrieb
- Herausforderungen im Management agentischer Systeme im Produktionsmaßstab
Infrastruktur und Deployment-Modelle
- Deployment von Agenten in containerisierten und Cloud-Umgebungen
- Skalierungsmuster: horizontale vs. vertikale Skalierung, Parallelität und Drosselung
- Orchestrierung multipler Agenten und Workload-Balancing
Monitoring und Observability
- Wesentliche Kennzahlen: Latenz, Erfolgsquote, Speichernutzung und Agenten-Aufruftiefe
- Verfolgung der Agentenaktivität und von Aufrufgraphen
- Instrumentierung von Observability mit Prometheus, OpenTelemetry und Grafana
Logging, Auditierung und Compliance
- Zentralisiertes Logging und strukturierte Ereignissammlung
- Compliance und Nachvollziehbarkeit in agentischen Workflows
- Gestaltung von Audit-Trails und Replay-Mechanismen für die Fehlersuche
Performance-Tuning und Ressourcenoptimierung
- Reduzierung der Inferenz-Auslastung und Optimierung der Orchestrierungszyklen von Agenten
- Modell-Caching und Lightweight-Embeddings für schnellere Abfragen
- Lasttests und Stressszenarien für KI-Pipelines
Kostenkontrolle und Governance
- Verständnis der Kostenfaktoren für Agenten: API-Aufrufe, Speicher, Compute-Ressourcen und externe Integrationen
- Erfassung agentenspezifischer Kosten und Implementierung von Chargeback-Modellen
- Automatisierungsrichtlinien zur Vermeidung von Agent Sprawl und unnötiger Ressourcenverbrauch im Leerlauf
CI/CD- und Rollout-Strategien für Agenten
- Integration von Agenten-Pipelines in CI/CD-Systeme
- Testen, Versionierung und Rollback-Strategien für iterative Agenten-Updates
- Progressive Rollouts und sichere Deployment-Mechanismen
Failure Recovery und Reliability Engineering
- Gestaltung für Fehlertoleranz und sanfte Degradation
- Retry-, Timeout- und Circuit-Breaker-Muster für die Zuverlässigkeit von Agenten
- Incident-Response und Post-Mortem-Frameworks für KI-Betrieb
Capstone-Projekt
- Aufbau und Deployment eines agentischen KI-Systems mit vollständigem Monitoring und Kostenverfolgung
- Simulation von Last, Leistungsmessung und Optimierung der Ressourcennutzung
- Präsentation der finalen Architektur und des Monitoring-Dashboards vor Kollegen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von MLOps und produktiven Machine-Learning-Systemen
- Erfahrung mit containerisierten Deployment (Docker/Kubernetes)
- Vertrautheit mit Cloud-Kostenoptimierung und Observability-Tools
Zielgruppe
- MLOps-Ingenieure
- Site Reliability Engineers (SREs)
- Engineering-Manager, die KI-Infrastrukturen beaufsichtigen
Erfahrungsberichte (3)
Starke Bestätigung dafür, dass aktuelle LLMs im richtigen Setup für Kundenprojekte einsetzbar sind.
Oliver Fromm
Kurs - Agentic AI for Enterprise Applications
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
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
