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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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