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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in interaktive KI-Agenten
- Überblick über die interaktiven Fähigkeiten von AgentCore
- Gestaltung reicher Workflows mit Speicher und Tools
- Anwendungsfälle in Analytik, Automatisierung und Support
Arbeit mit AgentCore Memory
- Konfiguration der Sitzungspersistenz
- Gestaltung mehrstufiger, kontextsensitiver Workflows
- Praktisches Labor: Erstellung eines Agenten für Datenanalyse mit Speicherkapazität
Dynamische Berechnung mit dem Code-Interpreter
- Unterderte Operationen und Sicherheitsbeschränkungen
- Sichere Ausführung von Transformationen und Berechnungen
- Praktisches Labor: Ermöglichung von Echtzeit-Datentransformationen
Echtzeit-Interaktion mit dem Browser-Tool
- Einrichtung des Browser-Tools für Agenten-Workflows
- Datenbeschaffung und Benutzeroberflächen-Interaktionen
- Praktisches Labor: 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
- Praktisches Labor: Erstellung eines Assistenten für den Kundenservice
Testen und Observabilität
- Fehlerbehebung in interaktiven Workflows
- Protokollierung und Überwachung der Tool-Nutzung
- Praktisches Labor: Observabilitäts-Dashboards für interaktive Agenten
Best Practices für den Enterprise-Einsatz
- Ausbalancieren von Interaktivität, Sicherheit und Governance
- Optimierung für Leistung und Benutzererfahrung
- Case Studies zur Enterprise-Adoption
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Python oder JavaScript für das Prototyping
- Verständnis der Gestaltung von LLM-basierten Anwendungen
- Vertrautheit mit cloudbasierten Datenworkflows
Zielgruppe
- ML-Engineure
- Data Scientists
- UX-orientierte Entwickler
