Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan LLM dan Kerangka Kerja Agen

  • Ikhtisar model bahasa besar dalam otomatisasi infrastruktur
  • Konsep kunci dalam alur kerja multi-agen
  • AutoGen, CrewAI, dan LangChain: kasus penggunaan dalam DevOps

Menyiapkan Agen LLM untuk Tugas DevOps

  • Menginstal AutoGen dan mengonfigurasi profil agen
  • Menggunakan API OpenAI dan penyedia LLM lainnya
  • Menyiapkan workspace dan lingkungan yang kompatibel dengan CI/CD

Otomatisasi Alur Kerja Pengujian dan Kualitas Kode

  • Memberikan prompt pada LLM untuk menghasilkan unit test dan integration test
  • Menggunakan agen untuk menegakkan linting, aturan commit, dan pedoman code review
  • Ringkasan dan penandaan pull request otomatis

Agen LLM untuk Penanganan Peringatan dan Deteksi Perubahan

  • Merancang agen responder untuk peringatan kegagalan pipa
  • Menganalisis log dan trace menggunakan model bahasa
  • Deteksi proaktif terhadap perubahan berisiko tinggi atau salah konfigurasi

Koordinasi Multi-Agen dalam DevOps

  • Orkestrasi agen berbasis peran (perencana, executor, reviewer)
  • Loop pesan agen dan manajemen memori
  • Desain human-in-the-loop untuk sistem kritis

Keamanan, Tata Kelola, dan Observabilitas

  • Menangani eksposur data dan keamanan LLM dalam infrastruktur
  • Auditing tindakan agen dan membatasi cakupan
  • Melacak perilaku pipa dan umpan balik model

Kasus Penggunaan Dunia Nyata dan Skenario Kustom

  • Merancang alur kerja agen untuk respons insiden
  • Mengintegrasikan agen dengan GitHub Actions, Slack, atau Jira
  • Praktik terbaik untuk skala integrasi LLM dalam DevOps

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dengan alat DevOps dan otomatisasi pipa
  • Pengetahuan praktis mengenai Python dan alur kerja berbasis Git
  • Pemahaman tentang LLM atau paparan terhadap rekayasa prompt

Audience

  • Engineer inovasi dan pemimpin platform yang terintegrasi AI
  • Developer LLM yang bekerja di bidang DevOps atau otomatisasi
  • Profesional DevOps yang menjelajahi kerangka kerja agen cerdas
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait