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課程簡介
運營Agentic AI入門
- 從靜態操作手冊到推理代理:IT自動化的演進
- 代理結構:推理迴路、工具使用、記憶與規劃
- 何時自動化與何時保留“人類在環”的判斷
智能體框架與架構
- 單智能體模式:ReAct、Plan-and-Execute及工具調用迴路
- 多智能體架構:監督者、層級式及蜂群模式
- 框架對比:LangGraph、CrewAI、AutoGen及自定義代理
- 構建首個運營代理:查詢監控、診斷並提出建議
IT運營工具集成
- 將代理連接至Prometheus、Grafana、Datadog及PagerDuty API
- 代理日誌查詢:集成Elasticsearch、Loki及Splunk
- 基礎設施工具使用:通過代理操作kubectl、Terraform及Ansible
- 設計安全的工具介面,包含參數驗證與冪等性
事故響應自動化
- 自動化事故分診:嚴重度分類與路由
- 生成根本原因假設並收集證據
- 自動化修復:重啟、擴縮容、回滾及故障轉移操作
- 構建具備逐步自主級別的事故操作手冊代理
安全、護欄與“人類在環”
- 操作分類:只讀、低風險、高風險及破壞性操作
- 關鍵運營的審批閘門與升級策略
- 護欄模式:操作白名單、爆炸半徑限制及回滾保證
- 用於合規的審計日誌與決策溯源
複雜事故的多智能體編排
- 協調專家代理:分診代理、診斷代理、修復代理
- 智能體間通信與共享上下文管理
- 當代理提出矛盾操作時的衝突解決
- 模擬重大事故,展示多智能體響應流程
可觀察性與評估
- 追蹤代理推理鏈,用於除錯與審計
- 評估代理決策質量:精確率、召回率、解決時間
- 反饋迴路:從操作員覆蓋及結果中學習
- 追蹤運營代理的成本及Token經濟性
生產環境部署與運營
- 將代理部署為服務:API、Webhooks及定時任務
- 逐步推進自主權:從影子模式到全自動修復
- 代理故障操作手冊:當代理本身出錯時如何處置
- 構建商業論據並衡量自主運維的投資回報率
最低要求
- 具備IT運維、DevOps或SRE實踐經驗。
- 熟悉Python腳本及REST API。
- 了解LLM能力基礎及提示詞工程。
目標受眾
- 探索AI驅動自動化的SRE和DevOps工程師。
- 構建自我修復基礎設施的平台工程師。
- 評估Agentic AI用於事故管理的IT運維主管。
14 小時