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Schulungsübersicht
Einführung in Python-Umgebungen für die agentic Entwicklung
- Einrichtung von Python, virtuellen Umgebungen und Abhängigkeitsmanagement
- Verwendung von Git und Docker für Versionskontrolle und Isolation
- Bewährte Praktiken für reproduzierbare Umgebungen
Übersicht 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 Agents mit LangChain
- Anbindung von Agenten an externe Tools und APIs
- Handling von Input/Output, Speicher und Persistenz
Tool- und API-Integration
- Definition und Registrierung von Tools für den Agenten-Einsatz
- Sichere API-Integration und Schlüsselmanagement
- Nutzung externer Datenquellen und benutzerdefinierter Funktionsaufrufe
Agent-Orchestrierung und Kommunikationsmuster
- Mehrstufige Zusammenarbeit mit AutoGen
- Aufgabenübernahme und Planungslogik
- Ereignisgesteuerte und asynchrone Orchestrierung
Testing, Debugging und Observability
- Testen von Agenten mit Mock-Inputs und kontrollierten Umgebungen
- Debugging des Nachrichtenflusses und der Tool-Ausführung
- Implementierung strukturierten Logging und Performance-Metriken
Bereitstellung und Produktionsaspekte
- Paketierung und Containerisierung von Python-Agent-Services
- Integration in CI/CD-Pipelines
- Skalierung, Überwachung und Wartung langlaufender Agenten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Python-Programmierung und des Paketmanagements
- Erfahrung mit REST-APIs und JSON-Datenstrukturen
- Basiskenntnisse in asynchronem I/O in Python
Zielgruppe
- Backend-Ingenieure
- Platform-Ingenieure
- ML-Ingenieure
21 Stunden
