Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 21 hodiny
Návrh Školení
Základy Agentic AI
- Co je autonomní agent: definice a taxonomie
- Agent loop: cyklus vnímat, rozhodovat, jednat, pozorovat
- Návrhové vzory pro odpovědnost a rozsah agentů
Nástroje v Pythonu a SDK pro agenty
- Používání LangChain a podobných SDK pro bootstrapování agentů
- Asynchronní programování, fronty úloh a správa podprocesů
- Balíkování, virtuální prostředí a reprodukovatelné vývojové pracovní postupy
Integrace externích nástrojů a API
- Návrh rozhraní nástrojů a bezpečných vzorů volání nástrojů
- Připojení k webovým API, databázím a interním službám
- Správa přihlašovacích údajů, tajných klíčů a přístupu s minimálními oprávněními
Správa paměti, stavu a kontextu
- Kontextová okna krátké doby a techniky prompt engineeringu
- Architektura dlouhodobé paměti: Redis, vektorová úložiště, augmentace retrievelem
- Konzistence, strategie cachování a hygiena paměti
Orchestrace, plánování a víceúrovňové pracovní postupy
- Řetězení akcí, pod-agenti a dekompozice úloh
- Aplikované algoritmy vs. heuristická orchestrace
- Zpracování selhání, opakování a kompenzační akce
Bezpečnost, testování a pozorovatelnost
- Modely hrozeb, red-teaming a sanitizace vstupů/výstupů
- Unit testy, integrační testy a end-to-end testování agentů
- Logování, metriky, sledování (tracing) a upozornění na chování agentů
Nasazení, škálování a MLOps pro agenty
- Kontejnerizace, CI/CD potrubí a strategie rolloutu
- Kontrola nákladů, omezení rychlosti a optimalizace zdrojů
- Monitoring, správa (governance) a operační manuály (playbooky)
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení programování v jazyce Python
- Zkušenost s REST API a asynchronním vstupy/výstupy (I/O)
- Oznámenost s koncepty strojového učení a předtrénovanými LLM
Cílová skupina
- Inženýři ML
- Vývojáři AI
- Softwaroví inženýři
