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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