Schulungsübersicht

Einführung in Python-Umgebungen für agentenbasierte Entwicklung

  • Aufsetzen von Python, virtuellen Umgebungen und Abhängigkeitsmanagement
  • Nutzung von Git und Docker zur Versionierung und Isolation
  • Bewährte Praktiken für reproduzierbare Umgebungen

Überblick über Agent-SDKs und -Frameworks

  • LangChain, AutoGen und andere aufstrebende SDKs
  • Aufbau und Lebenszyklus von Agenten: Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Handlung
  • Vergleich der Fähigkeiten und Architekturstile der SDKs

Bau funktionierender Agenten in Python

  • Erstellung eines einfachen Agenten mit LangChain
  • Verbindung von Agenten mit externen Werkzeugen und APIs
  • Behandlung von Eingabe/Ausgabe, Speicherung und Persistenz

Integration von Werkzeugen und APIs

  • Definieren und Registrieren von Werkzeugen für Agenten
  • Sichere API-Integration und Schlüsselverwaltung
  • Nutzung externer Datenquellen und benutzerdefinierter Funktionsaufrufe

Agenten-Orchestrierung und Kommunikationsmuster

  • Mult-Agent-Zusammenarbeit mit AutoGen
  • Aufgaben-Delegation und Planungslogik
  • Ereignisgesteuerte und asynchrone Orchestrierung

Testen, Debuggen und Observabilität

  • Testen von Agenten mit Mock-Eingaben und kontrollierten Umgebungen
  • Debuggen des Nachrichtenflusses und der Werkzeugaufrufe
  • Implementierung strukturierter Logging und Leistungsindikatoren

Bereitstellung und Produktionsaspekte

  • Packen und Containerisieren von Python-Agent-Diensten
  • Integration in CI/CD-Pipelines
  • Skalierung, Monitoring und Wartung lang laufender Agenten

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Kenntnis der Python-Programmierung und Paketmanagement
  • Erfahrung mit REST APIs und JSON-Datensstrukturen
  • Grunderfahrungen mit asynchroner I/O in Python

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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