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コース概要
管理されたAIエージェントの概要
- AgentCoreとは?
- 主要な特徴とサービス
- 業界横断的なユースケース
最初のエージェントの設計
- エージェントの役割と目標の概念化
- 管理されたエージェント設定の構成
- 実践的なラボ:単純なエージェントの構築
メモリとツールでエージェントを強化する
- 永続性とコンテキストの追加
- ツールとAPIの統合
- 実践的なラボ:エージェント機能の拡張
AgentCoreランタイムとゲートウェイの基本
- ランタイムアーキテクチャの概要
- アプリケーション向けのゲートウェイ統合
- 実践的なラボ:エージェントをアプリに接続する
管理されたエージェントの展開
- AgentCoreでの展開オプション
- スケーリングと運用上の考慮事項
- 実践的なラボ:完全に管理されたエージェントの展開
監視と可観測性
- AgentCoreでのメトリクスとダッシュボード
- パフォーマンスと使用状況の追跡
- 実践的なラボ:監視ワークフローの構築
ベストプラクティスと今後の動向
- ガバナンスとコンプライアンスの考慮事項
- ユーザビリティと信頼性の最適化
- 管理されたAIエージェントにおける新規動向
まとめと次なるステップ
要求
- AIと機械学習の概念に関する基本的な理解
- クラウドサービスの知識
- アプリケーション開発ワークフローへの Exposure(露出)
対象者
- AI愛好家
- 製品マネージャー
- 汎用開発者
14 時間