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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