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Schulungsübersicht

Einführung in Python-Umgebungen für die agentische Entwicklung

  • Einrichten von Python, virtuellen Umgebungen und Abhängigkeitsmanagement
  • Nutzung von Git und Docker für Versionierung und Isolation
  • Best Practices für reproduzierbare Umgebungen

Überblick über Agent-SDKs und Frameworks

  • LangChain, AutoGen und andere aufstrebende SDKs
  • Agentenstruktur und Lebenszyklus: Wahrnehmung, Reasoning und Aktion
  • Vergleich der SDK-Fähigkeiten und Architekturstile

Erstellung funktionaler Agenten in Python

  • Erstellung eines einfachen Agenten mit LangChain
  • Anbindung von Agenten an externe Tools und APIs
  • Umgang mit Eingabe/Ausgabe, Speicher und Persistenz

Integration von Tools und APIs

  • Definition und Registrierung von Tools für die Agentennutzung
  • Sichere API-Integration und Schlüsselverwaltung
  • Nutzung externer Datenquellen und benutzerdefinierter Funktionsaufrufe

Agentenorchestrierung und Kommunikationsmuster

  • Zusammenarbeit mehrerer Agenten mit AutoGen
  • Aufgabendelegation und Planungslogik
  • Ereignisgesteuerte und asynchrone Orchestrierung

Testing, Debugging und Beobachtbarkeit (Observability)

  • Testen von Agenten mit Mock-Eingaben und kontrollierten Umgebungen
  • Debugging des Nachrichtenflusses und der Tool-Aufrufe
  • Implementierung von strukturiertem Logging und Leistungsmetriken

Bereitstellung und Produktion

  • Packen und Containerisieren von Python-Agent-Diensten
  • Integration in CI/CD-Pipelines
  • Skalierung, Überwachung und Wartung langlaufender Agenten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse in der Python-Programmierung und im Paketmanagement
  • Erfahrung mit REST-APIs und JSON-Datenstrukturen
  • Basiskenntnisse in asynchronem I/O in Python

Zielgruppe

  • Backend-Ingenieure
  • Plattform-Ingenieure
  • ML-Ingenieure
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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