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コース概要

オペレーションにおけるエージェント型AIの入門

  • 静的ランブックから推論エージェントへ:IT自動化の進化
  • エージェントの構造:推論ループ、ツール利用、メモリ、計画
  • 自動化すべき場合と、人間をループ内に留めるべき場合の判断

エージェントフレームワークとアーキテクチャ

  • 単一エージェントパターン:ReAct、Plan-and-Execute、ツール呼び出しループ
  • マルチエージェントアーキテクチャ:スーパーバイザー、階層型、スウォームパターン
  • フレームワーク比較:LangGraph、CrewAI、AutoGen、カスタムエージェント
  • 最初の運用エージェントの構築:モニタリングクエリ、診断、提案

ITオペレーションのためのツール統合

  • Prometheus、Grafana、Datadog、PagerDuty APIへのエージェント接続
  • エージェントによるログクエリ:Elasticsearch、Loki、Splunkの統合
  • インフラストラクチャツールの利用:エージェントアクションによるkubectl、Terraform、Ansible
  • パラメータ検証と冪等性を備えた安全なツールインターフェースの設計

インシデントレスポンスの自動化

  • 自動インシデントトリアージ:重大度分類とルーティング
  • 根本原因の仮説生成と証拠の収集
  • 自動是正:再起動、スケーリング、ロールバック、フェイルオーバーアクション
  • 段階的な自律レベルを備えたインシデントランブックエージェントの構築

安全性、ガードレール、人間介入(Human-in-the-Loop)

  • アクションの分類:読み取り専用、低リスク、高リスク、破壊的
  • 重要な運用における承認ゲートとエスカレーションポリシー
  • ガードレールパターン:アクション許可リスト、ブラストライアス制限、ロールバック保証
  • コンプライアンスのための監査証跡と意思決定の出所管理

複雑なインシデントのためのマルチエージェントオーケストレーション

  • 専門エージェントの調整:トリアージエージェント、診断エージェント、是正エージェント
  • エージェント間通信と共有コンテキストの管理
  • エージェントが矛盾するアクションを提案した場合の競合解決
  • マルチエージェントレスポンスによるエンドツーエンドの大規模インシデントシミュレーション

可観測性(オブザーバビリティ)と評価

  • デバッグと監査のためのエージェント推論チェーンのトレース
  • エージェントの意思決定品質の評価:Precision、Recall、解決時間(Time-to-Resolution)
  • フィードバックループ:オペレーターによる上書きと結果からの学習
  • 運用エージェントのコスト追跡とトークンエコノミクス

本番環境へのデプロイと運用

  • エージェントをサービスとしてデプロイ:API、Webhook、スケジュールジョブ
  • 段階的な自律性展開:シャドウモードから完全自動是正へ
  • エージェント障害時のランブック:エージェント自体が故障した場合の対応
  • 自律型オペレーションのビジネスケースの構築とROIの測定

要求

  • ITオペレーション、DevOps、またはSREプラクティスに関する経験。
  • PythonスクリプティングおよびREST APIへの習熟。
  • LLMの機能とプロンプトエンジニアリングの基礎知識。

対象読者

  • AI駆動の自動化を検討しているSREおよびDevOpsエンジニア。
  • セルフヒーリングインフラストラクチャを構築しているプラットフォームエンジニア。
  • インシデント管理におけるエージェント型AIを評価しているITオペレーション責任者。
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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