Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Agentic AI w operacjach
- Od statycznych instrukcji obsługi (runbooków) do agentów rozumowania: ewolucja automatyzacji IT
- Anatomia agenta: pętla rozumowania, wykorzystanie narzędzi, pamięć i planowanie
- Kiedy automatyzować, a kiedy zachować udział człowieka w procesie (human-in-the-loop)
Ramy i architektury agentów
- Wzorce pojedynczego agenta: ReAct, Plan-and-Execute oraz pętle wywoływania narzędzi
- Architektury wieloagentowe: wzorce nadzorcy, hierarchiczne i typu roju (swarm)
- Porównanie ram: LangGraph, CrewAI, AutoGen oraz niestandardowi agenci
- Budowanie pierwszego agenta operacyjnego: zapytanie monitoringu, diagnoza, propozycja
Integracja narzędzi dla operacji IT
- Łączenie agentów z API Prometheus, Grafana, Datadog i PagerDuty
- Zapytowania do logów z użyciem agentów: integracja z Elasticsearch, Loki i Splunk
- Wykorzystanie narzędzi infrastrukturalnych: kubectl, Terraform, Ansible za pośrednictwem działań agenta
- Projektowanie bezpiecznych interfejsów narzędzi z walidacją parametrów i idempotencją
Automatyzacja reagowania na incydenty
- Automatyczny triage incydentów: klasyfikacja krytyczności i routing
- Generowanie hipotez dotyczących przyczyny głównej i zbieranie dowodów
- Automatyczna naprawa: działania takie jak restart, skalowanie, wycofywanie (rollback) i przełączanie awaryjne (failover)
- Budowanie agenta runbooka incydentów z rosnącymi poziomami autonomii
Bezpieczeństwo, zasady ostrożności i udział człowieka (human-in-the-loop)
- Klasyfikacja działań: tylko do odczytu, niskie ryzyko, wysokie ryzyko i destrukcyjne
- Bramy aprobaty i zasady eskalacji dla krytycznych operacji
- Wzorce zasad ostrożności (guardrails): listy dozwolonych działań, limity zakresu wpływu (blast radius) i gwarancje wycofania
- Ślady audytowe i pochodzenie decyzji (provenance) dla celów compliance
Orkiestracja wieloagentowa dla złożonych incydentów
- Koordynacja agentów specjalistycznych: agent triage, agent diagnozy, agent napraw
- Komunikacja między agentami i zarządzanie współdzielonym kontekstem
- Rozwiązywanie konfliktów, gdy agenci proponują sprzeczne działania
- Symulacja poważnego incydentu end-to-end z odpowiedzią wieloagentową
Obserwowalność i ocena
- Śledzenie łańcuchów rozumowania agentów w celu debugowania i audytowania
- Ocenianie jakości decyzji agentów: precyzja, odzysk (recall), czas rozwiązania
- Pętle informacyjne: nauka z korekt operatorów i wyników
- Śledzenie kosztów i ekonomia tokenów dla agentów operacyjnych
Wdrożenie produkcyjne i eksploatacja
- Wdrażanie agentów jako usług: API, webhooks i zadania zaplanowane
- Stopniowe wdrażanie autonomii: od trybu cienia (shadow mode) do pełnej automatycznej naprawy
- Instrukcja (runbook) na wypadek awarii agenta: co dzieje się, gdy sam agent się zepsuje
- Tworzenie uzasadnienia biznesowego i mierzenie ROI w autonomicznych operacjach
Wymagania
- Doświadczenie w operacjach IT, praktykach DevOps lub SRE.
- Znajomość skryptowania w Pythonie oraz REST API.
- Podstawowa wiedza na temat możliwości dużych modeli językowych (LLM) oraz inżynierii promptów.
Grupa docelowa
- Inżynierowie SRE i DevOps eksplorujący automatyzację opartą na AI.
- Inżynierowie platformy budujący samonaprawiającą się infrastrukturę.
- Kierownicy operacji IT oceniający zastosowanie Agentic AI w zarządzaniu incydentami.
14 godzin
