Plan Szkolenia

Wprowadzenie do środowisk Pythona dla rozwoju agentów

  • Konfigurowanie Pythona, środowisk wirtualnych i zarządzania zależnościami
  • Korzystanie z Git i Docker do wersjonowania i izolacji
  • Najlepsze praktyki dotyczące powtarzalnych środowisk

Przegląd SDK i frameworków dla agentów

  • LangChain, AutoGen i inne nowoczesne SDK
  • Struktura i cykl życia agenta: percepcja, rozumowanie i działanie
  • Porównanie możliwości SDK i stylów architektury

Budowanie funkcjonalnych agentów w Pythonie

  • Tworzenie prostego agenta z użyciem LangChain
  • Łączenie agentów z zewnętrznymi narzędziami i interfejsami API
  • Obsługa wejścia/wyjścia, pamięci i trwałości

Integracja narzędzi i interfejsów API

  • Definiowanie i rejestrowanie narzędzi dla agentów
  • Bezpieczna integracja API i zarządzanie kluczami
  • Korzystanie z zewnętrznych źródeł danych i niestandardowych wywołań funkcji

Orkiestracja i wzorce komunikacji agentów

  • Współpraca wieloagentowa z użyciem AutoGen
  • Delegowanie zadań i logika planowania
  • Orkiestracja oparta na zdarzeniach i asynchroniczna

Testowanie, debugowanie i obserwowalność

  • Testowanie agentów z użyciem mockowanych danych wejściowych i kontrolowanych środowisk
  • Debugowanie przepływu komunikatów i wywołań narzędzi
  • Implementowanie strukturalnego logowania i metryk wydajności

Wdrożenie i zagadnienia produkcyjne

  • Pakowanie i konteneryzacja usług agentów w Pythonie
  • Integracja z potokami CI/CD
  • Skalowanie, monitorowanie i utrzymywanie długotrwałych agentów

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość programowania w Pythonie i zarządzania pakietami
  • Doświadczenie w pracy z interfejsami API REST i strukturami danych JSON
  • Podstawowa znajomość asynchronicznego I/O w Pythonie

Grupa docelowa

  • Inżynierowie backendu
  • Inżynierowie platform
  • Inżynierowie ML
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie