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期間 14 時間
コース概要
対話型AIエージェントへの導入
- AgentCoreの対話機能の概要
- メモリとツールを使ったリッチなワークフローの設計
- 分析、自動化、サポートにおけるユースケース
AgentCoreメモリを活用する
- セッション永続化の設定
- マルチステップで文脈に敏感なワークフローの設計
- ハンズオン実習：メモリ対応データ分析エージェントの構築
コードインタプリタによる動的計算
- サポートされる操作とセキュリティ制約
- 安全に変換と計算を実行する
- ハンズオン実習：リアルタイムデータ変換の実現
ブラウザツールによるリアルタイム相互作用
- エージェントワークフローのためのブラウザツールのセットアップ
- データ取得とユーザーインターフェースの相互作用
- ハンズオン実習：Web相互作用機能を持つエージェントの構築
メモリ、コード、ブラウザツールの組み合わせ
- メモリとツールをまたぐワークフローのチェーン化
- マルチモーダルな対話型ワークフローの設計
- ハンズオン実習：カスタマーサポートアシスタントの構築
テストとオブザーバビリティ
- 対話型ワークフローのデバッグ
- ツール使用状況のロギングと監視
- ハンズオン実習：対話型エージェント向けのオブザーバビリティダッシュボード
エンタープライズデプロイメントにおけるベストプラクティス
- 対話性、セキュリティ、ガバナンスのバランス
- パフォーマンスとユーザー体験の最適化
- エンタープライズ導入のケーススタディ
まとめと次のステップ
要求
- プロトタイピングのためのPythonまたはJavaScriptの経験
- LLM駆動型アプリケーション設計の理解
- クラウドベースデータワークフローへの慣れ
対象読者
- MLエンジニア
- データサイエンティスト
- UX重視の開発者
