コース概要

AgentCore とエージェンティック AI の紹介

  • エンタープライズにおけるエージェンティック AI
  • AgentCore の主要なコンポーネント
  • AWS Bedrock エコシステム内の位置付け

AgentCore ランタイムとゲートウェイ

  • AgentCore ランタイムのセットアップ
  • ゲートウェイを使用した安全な API 統合
  • 実践演習:サンプルエージェントの展開

メモリとステートフルエージェント

  • 持続的なコンテキストの実装
  • 長時間実行されるエージェントワークフローの設計
  • 実践演習:セッションベースのメモリを有効にする

アイデンティティ、権限、およびセキュリティ

  • AI エージェントのロールベースアクセス
  • アイデンティティ連携とエンタープライズ統合
  • 実践演習:エージェント権限の構成

監視性とモニタリング

  • AgentCore でのログ記録とトレース
  • 使用状況とパフォーマンスのメトリクス
  • 実践演習:監視ダッシュボードの実装

マルチエージェントシステムのスケーリングとオーケストレーション

  • マルチエージェント協調の設計パターン
  • パフォーマンス最適化と信頼性
  • 実践演習:専門エージェントのオーケストレーション

ガバナンスとコンプライアンス

  • 大規模展開時の監査可能性と安全なロールアウト
  • AWS でサポートされるコンプライアンスフレームワーク
  • 規制産業向けのベストプラクティス

まとめと次なるステップ

要求

  • クラウドベースの AI/ML サービスに関する理解
  • AWS エコシステムツールの使用経験
  • エンタープライズセキュリティと監視性概念の知識

対象者

  • AI/ML エンジニア
  • DevOps リーダー
  • ソリューションアーキテクト
 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

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