DevOps ワークフローにおける大規模言語モデル (LLM) とエージェントのトレーニングコース
AutoGen や CrewAI のような大規模言語モデル (LLM) と自律的なエージェントフレームワークは、変更追跡、テスト生成、アラート対応などの DevOps タスクの自動化方法を再定義しています。これらの技術は人間のような協力や意思決定をシミュレートすることで、DevOps チームがよりスマートな作業を行えるようになっています。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、大規模言語モデル (LLM) とマルチエージェントシステムを使用して DevOps 自動化ワークフローを設計および実装したい上級エンジニア向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができます:
- CI/CD ワークフローに LLM 搭載エージェントを統合してスマートな自動化を行う。
- エージェントを使用してテスト生成、コミット分析、変更サマリーの自動化を行う。
- 複数のエージェントを協調させてアラート対応、レスポンス生成、および DevOps の提案を行う。
- オープンソースフレームワークを使用してセキュアで保守可能なエージェント駆動型ワークフローを構築する。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
コース概要
LLM とエージェントフレームワークの導入
- インフラストラクチャ自動化における大規模言語モデルの概要。
- マルチエージェントワークフローの主要概念。
- AutoGen、CrewAI、LangChain:DevOps での使用事例。
DevOps タスク向け LLM エージェントの設定
- AutoGen のインストールとエージェントプロファイルの構成。
- OpenAI API および他の LLM プロバイダーの使用。
- ワークスペースの設定と CI/CD 対応環境の構築。
テストとコード品質ワークフローの自動化
- LLM を促して単体テストと統合テストを生成する。
- エージェントを使用してルーティング、コミットルール、コードレビューガイドラインを強制する。
- プルリクエストの自動サマリー化とタギング。
アラート処理と変更検出向け LLM エージェント
- パイプライン失敗アラートに対するレスポンダーエージェントの設計。
- 言語モデルを使用したログとトレースの分析。
- 高リスクな変更や設定ミスの前もっての検出。
DevOps におけるマルチエージェントの協調
- 役割ベースのエージェントオーケストレーション(プランナー、実行者、レビュアー)。
- エージェントメッセージループとメモリ管理。
- クリティカルシステムにおけるヒューマンインザループ設計。
セキュリティ、ガバナンス、可観測性
- データ露出と LLM の安全性の取り扱い。
- エージェントアクションの監査と範囲制限。
- パイプライン動作とモデルフィードバックの追跡。
実際の使用事例とカスタムシナリオ
- インシデント対応向けエージェントワークフローの設計。
- GitHub Actions、Slack、Jira とのエージェント統合。
- DevOps 内での LLM 統合のスケーリングに関するベストプラクティス。
まとめと次回のステップ
要求
- DevOps ツールとパイプライン自動化の経験。
- Python と Git ベースのワークフローに関する実践的な知識。
- LLM の理解またはプロンプトエンジニアリングへの露出。
対象者
- 革新エンジニアや AI 統合プラットフォームのリーダー。
- DevOps や自動化で働く LLM 開発者。
- インテリジェントエージェントフレームワークを探索する DevOps プロフェッショナル。
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
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- このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。
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- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
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コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
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- 自律的で協調的なAIエージェントに依存するアプリケーションを開発します。
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- エージェントマネージャーを使用してマルチエージェントワークフローを管理します。
- エージェントの機能を本番品質のソフトウェアシステムに統合します。
コース形式
- 深度のあるデモンストレーションを組み合わせたプレゼンテーション。
- 広範な実践練習とガイド付きエクササイズ。
- Antigravityのライブ環境でのリアルな実装作業。
コースカスタマイズオプション
- あなたの開発スタックに合わせたコンテンツを提供するためには、このトレーニングのカスタマイズ版をご依頼ください。
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このトレーニングを修了すると、参加者は以下のことができます:
- Google Antigravityをインストールし、設定する。
- エディタビューとマネージャービューの両方をナビゲートし、理解する。
- エージェントを使用して単純な開発タスクを自動化する。
- Antigravityを使用してプロジェクトファイルを作成、洗練、管理する。
コースの形式
- インストラクターによる説明とリアルタイムデモンストレーション。
- エージェントを使用する手順に焦点を当てたガイダンス付き演習。
- コントロールされたラボ環境でのAntigravityのコア機能の実践的な探求。
コースのカスタマイズオプション
- このトレーニングのカスタマイズバージョンが必要な場合は、ご連絡ください。
Web 自動化とブラウザベースのタスク用 Antigravity
21 時間Google Antigravity は、ウェブアプリケーションやブラウザ環境、マルチサーフェスワークフローとの対話を可能にするエージェントを構築するためのプラットフォームです。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの専門家向けに設計されており、Google Antigravity を使用してブラウザベースのワークフローを構築、自動化、テストする方法を学習します。
トレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です:
- ブラウザ上でウェブアプリケーションと対話するエージェントを作成します。
- ブラウザコンテキスト間のエンドツーエンドワークフローを自動化します。
- UI 駆動型環境でのエージェントの動作を検証およびトラブルシューティングします。
- Antigravity を使用してクロスサーフェス自動化戦略を実装します。
コース形式
- デモンストレーションを交えたガイダンスによる指導。
- 実践的なハンズオン活動とシナリオベースの演習。
- インタラクティブな実験環境でのエージェントワークフローの実装。
コースカスタマイズオプション
- カスタマイズされたトレーニング要件については、お問い合わせください。目的に合わせてコースを調整します。
Splunk, Moogsoft, Dynatrace を活用したエンタープライズ AIOps
14 時間Splunk、Moogsoft、Dynatrace などのエンタープライズ AIOps プラットフォームは、大規模な IT 環境での異常検出、アラートの相関分析、自動応答などの強力な機能を提供します。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AIOps ツールを既存の可視化スタックと運用ワークフローに統合したい中級レベルのエンタープライズ IT チーム向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます:
- Splunk、Moogsoft、Dynatrace を統一された AIOps アーキテクチャに構成し、統合します。
- AI 駆動の分析を使用して分散システム全体でメトリクス、ログ、イベントを相関させます。
- 内蔵およびカスタムワークフローを使用してインシデント検出、優先順位付け、応答を自動化します。
- パフォーマンスを最適化し、MTTR を削減し、エンタープライズ スケールでの運用効率を向上させます。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。
Prometheus、Grafana、およびMLを使用したAIOpsの実装
14 時間PrometheusとGrafanaは現代のインフラストラクチャにおける監視性を向上させる広く採用されているツールであり、機械学習はこれらのツールに予測的な知見とスマートな洞察を追加することで運用決定を自動化します。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)では、中級レベルの監視性プロフェッショナル向けに、Prometheus、Grafana、および機械学習技術を使用してAIOpsプラクティスを統合することでモニタリングインフラストラクチャを近代化することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:
- システムとサービス全体での監視性のためにPrometheusとGrafanaを設定する。
- 高品質な時系列データを収集、保存、および可視化する。
- 異常検出と予測のために機械学習モデルを適用する。
- 予測的な洞察に基づいてインテリジェントなアラートルールを作成する。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- たくさんの演習と実践。
- ライブラボ環境での手を動かす実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。
Mastraを用いたAIエージェント開発
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのソフトウェア開発者やエンジニアチームを対象としており、Mastraを使用してスケーラブルで観測可能なAIシステムを構築することを目指しています。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- Mastraのアーキテクチャを理解し、LLMや外部APIとの統合方法を学びます。
- TypeScriptを使用してAIエージェントとワークフローを設計および実装します。
- Mastraの観測性とメモリツールを使用して、エージェントのパフォーマンスを監視し改善します。
- Mastraのフレームワーク機能を活用して、本番環境に展開可能なAIアプリケーションを作成します。
Mastra Ops & Production Engineering: AIエージェントのデプロイとスケーリング
21 時間Mastraは、AIエージェントを運用環境に展開、スケーリング、ライフサイクル管理を効率化するためのフレームワークです。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級者から上級者の技術専門家向けに設計されており、AIエージェントを信頼性と効率性を持って運用化するためのスキルを提供します。
このトレーニングの終了後、参加者は以下の能力を持つようになります:
- コントロールされたプロダクショングレードの環境にMastraベースのAIエージェントをデプロイする。
- プラットフォームネイティブのプリミティブを使用して、エージェントを水平および垂直にスケーリングする。
- エージェントの動作とパフォーマンスを追跡するオブザーバビリティパイプラインを実装する。
- レイテンシ、コスト、運用リスクを削減するためにランタイム設定を最適化する。
コースの形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 実際のデプロイシナリオに焦点を当てた手動演習。
- コンテナ化およびオーケストレーションされた環境を使用したライブラボ実装。
コースのカスタマイゼーションオプション
- トピック、手動ラボ、または業界特有のシナリオのカスタマイズは、要望に応じて利用可能です。
Mastra ワークフロー自動化とマルチエージェントオーケストレーション
21 時間Mastraは、分散システム内で動作する複数のAIエージェント間での洗練されたワークフロー自動化と調整を可能にするフレームワークです。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの実践者を対象としており、大規模なマルチエージェントワークフローの設計、オーケストレーション、および運用を学ぶことができます。
このトレーニングを完了することで、参加者は以下のスキルを身につけることができます:
- Mastraのオーケストレーション機能を使用して複雑なワークフローを設計する。
- 並列または依存関係のあるタスクを実行する複数のエージェントを調整する。
- ワークフローの実行用に監視およびデバッグツールを実装する。
- 可靠性、スループット、自動化効率の観点からオーケストレーションロジックを最適化する。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- ワークフローデザインと自動化の実践演習。
- コンテナ化されたライブラボ環境での実装。
コースカスタマイズオプション
- カスタムの自動化シナリオ、エンタープライズ統合、またはワークフローパターンを要求に応じて提供します。
Google Antigravity におけるエージェントワークフローの管理: オーケストレーション、計画、アーティファクト
14 時間Google Antigravity は、AI 驅動のコーディングと自動化ワークフローをオーケストレーション、監視、および調整するために使用されるエージェント中心の開発プラットフォームです。
この講師主導の実践的なトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのプロフェッショナルを対象とし、Google Antigravity 内での複数エージェントワークフローの設計、管理、および最適化を目指しています。
このトレーニングを修了すると、参加者は以下のスキルを習得します:
- マネージャーインターフェース内でエージェントの責任とオーケストレーションパイプラインを設定する。
- タスクリスト、計画、ログ、ブラウザ録画などを含む Antigravity アーティファクトの生成と解釈を行う。
- エージェントの行動が透明性があり、監査可能であることを確認するための検証戦略を実装する。
- 複雑な開発および運用タスクに向けた多エージェント協力の最適化を行う。
コース形式
- ガイド付きプレゼンテーションと実践的なデモンストレーション。
- 実際のワークフロー課題に焦点を当てたシナリオベースの演習。
- ライブ Antigravity ワークスペースでの実践的な実験。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズ版が必要な場合は、お問い合わせください。
エージェント駆動コードのテストと検証: Antigravityでの品質保証
14 時間Antigravityは、高度なエージェント駆動型開発ワークフローを表現するフレームワークです。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)では、Antigravity駆動環境で動作するAIエージェントによって生成された出力を検証、検証、および保護する中級から上級の専門家を対象としています。
このトレーニングを完了した参加者は以下のことができるようになります:
- エージェントが生成したコードアーティファクトの精度と安全性を評価する。
- 構造化された手法を使用してエージェントが実行したタスクを検証する。
- ブラウザの録画を解釈し、エージェントの活動を効果的に分析する。
- QAとセキュリティ原則を適用してエージェントワークフローの信頼性を確保する。
コース形式
- インストラクター主導の技術ブリーフィングとディスカッション。
- 実際のエージェントワークフローを検証するための実践的な演習。
- 制御されたラボ環境での手動テストと検証。
コースカスタマイゼーションオプション
- シナリオ、ワークフロー、およびテスト例の適応は要望に応じて利用可能です。