Mastra Ops i Inżynieria Produkcyjna: Wdrażanie i Skalowanie Agentów AI - Plan Szkolenia

Zrozumienie architektury Mastra i koncepcji operacyjnych

• Kluczowe komponenty i ich role produkcyjne
• Wspierane wzorce integracji w środowiskach korporacyjnych
• Zagadnienia bezpieczeństwa i zarządzania

Przygotowanie środowisk do wdrożenia agentów

• Konfiguracja środowisk uruchomieniowych kontenerów
• Przygotowanie klastrów Kubernetes do obciążeń agentów AI
• Zarządzanie sekretami, poświadczeniami i magazynami konfiguracji

Wdrażanie agentów AI Mastra

• Pakowanie agentów do wdrożenia
• Wykorzystanie GitOps i CI/CD do zautomatyzowanego dostarczania
• Walidacja wdrożeń poprzez testowanie strukturalne

Strategie skalowania produkcyjnych agentów AI

• Wzorce skalowania poziomego
• Automatyczne skalowanie z HPA, KEDA i wyzwalaczami sterowanymi zdarzeniami
• Dystrybucja obciążenia i strategie obsługi żądań

Obserwowalność, monitorowanie i logowanie agentów AI

• Najlepsze praktyki instrumentacji telemetrycznej
• Integracja z Prometheus, Grafana i stosami logowania
• Śledzenie wydajności agentów, dryfu i anomalii operacyjnych

Optymalizacja wydajności i efektywności zasobów

• Profilowanie obciążeń agentów
• Poprawa wydajności wnioskowania i redukcja opóźnień
• Podejścia do optymalizacji kosztów dla wdrożeń agentów na dużą skalę

Niezawodność, odporność i obsługa awarii

• Projektowanie pod kątem odporności pod obciążeniem
• Implementacja wyłączników obwodów, ponawiania prób i ograniczania szybkości
• Planowanie odzyskiwania po awarii dla systemów opartych na agentach

Integracja Mastra z ekosystemami korporacyjnymi

• Łączenie z API, potokami danych i magistralami zdarzeń
• Dostosowanie wdrożeń agentów do korporacyjnego DevSecOps
• Adaptacja architektur do istniejących środowisk platformowych

Podsumowanie i kolejne kroki