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Schulungsübersicht
Einführung in Mastra
- Übersicht über AI-Frameworks für TypeScript
- Kernmerkmale und Vorteile von Mastra
- Installation und Projektsetup
Verständnis der Mastra-Architektur
- Kernkomponenten und Systemdesign
- Agenten, Workflows und Speicherarchitektur
- Integrationspunkte mit APIs und LLMs
AI-Agenten erstellen
- Einfache Agenten mit TypeScript erstellen
- Werkzeuge und Kontext in der Agentenlogik verwenden
- Mehrschrittige AI-Aufgaben zusammenstellen
Workflows und Automatisierung
- Agentengetriebene Workflows entwerfen
- Asynchrone Aufgaben auslösen und verwalten
- Fehlerbehandlung und Prozesssteuerung
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Integration
- Dokumentabruf und -indizierung implementieren
- Externe Wissensbasen verbinden
- Antworten mit kontextbezogenen Daten optimieren
Beobachtbarkeit und Debugging
- Agententätigkeit und -protokolle überwachen
- Leistungsprofiling und -optimierung
- Workflows debuggen und Ergebnisse verfolgen
Bereitstellung und Skalierung
- Mastra-Anwendungen in die Produktion bringen
- Integration mit Cloud-Infrastruktur
- Sicherheits- und Skalierungsbest Practices
Best Practices und Unternehmensanwendungsfälle
- Überlegungen zu Governance, Auditabilität und Zuverlässigkeit
- Fallstudien aus Unternehmensimplementierungen
- Zukunftsperspektiven und Community-Roadmap
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in JavaScript und TypeScript
- Erfahrung mit REST APIs oder Backend-Entwicklung
- Grundlegende Vertrautheit mit AI- oder LLM-Konzepten
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die an AI- oder Automatisierungslösungen arbeiten
- Ingenieurleiter, die agentengetriebene Systeme aufbauen
- Entwickler, die Unternehmens-Grade TypeScript-AI-Frameworks erkunden
14 Stunden