Mastra Ops i inżynieria produkcyjna: Wdrażanie i skalowanie agentów AI - Plan Szkolenia

Zrozumienie architektury Mastra i koncepcji operacyjnych

• Komponenty kluczowe i ich rola w środowisku produkcyjnym
• Wspierane wzorce integracji dla środowisk przedsiębiorstw
• Rozważenia dotyczące bezpieczeństwa i governance

Przygotowywanie środowisk do wdrożenia agentów

• Konfigurowanie środowisk runtime kontenerów
• Przygotowywanie klastrów Kubernetes pod obciążenia agentów AI
• Zarządzanie sekretami, poświadczeniami i magazynami konfiguracji

Wdrażanie agentów AI Mastra

• Pakowanie agentów do wdrożenia
• Używanie GitOps i CI/CD do automatycznego dostarczania
• Walidacja wdrożeń za pomocą strukturalnego testowania

Strategie skalowania dla agentów AI w środowisku produkcyjnym

• Wzorce skalowania poziomego
• Automatyczne skalowanie za pomocą HPA, KEDA i wyzwalaczy opartych na zdarzeniach
• Strategie dystrybucji obciążenia i obsługi żądań

Obserwowalność, monitorowanie i logowanie dla agentów AI

• Najlepsze praktyki instrumentacji telemetrii
• Integrowanie Prometheus, Grafana i stosów logowania
• Śledzenie wydajności agentów, dryfu i anomalii operacyjnych

Optymalizacja wydajności i efektywności zasobów

• Profilowanie obciążeń agentów
• Podnoszenie wydajności inferencji i zmniejszanie opóźnień
• Podejścia do optymalizacji kosztów przy wdrażaniu agentów na dużą skalę

Zawodność, odporność i obsługa awarii

• Projektowanie z myślą o odporności pod obciążeniem
• Implementowanie wyłączników (circuit-breakery), ponowień (retries) i ograniczania przepustowości (rate limiting)
• Planowanie odzyskiwania danych po awariach (disaster recovery) dla systemów opartych na agentach

Integrowanie Mastra w ekosystemach przedsiębiorstw

• Interfejsowanie z API, rurociągami danych i szynami zdarzeń
• Dopasowanie wdrożeń agentów do DevSecOps w przedsiębiorstwach
• Dostosowanie architektury do istniejących środowisk platformowych

Podsumowanie i dalsze kroki