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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー