DevOps 工作流程中的 LLM 與代理培訓
大型語言模型（LLM）及 AutoGen、CrewAI 等自主代理框架，正透過模擬類人協作與決策過程，重新定義 DevOps 團隊在變更追蹤、測試生成及警報分級等任務中的自動化方式。
此為由講師親自授課的實戰培訓（可線上或現場進行），專為希望設計並實施由大型語言模型（LLM）及多代理系統驅動的 DevOps 自動化工作流程的高級工程師而設。
完成本培訓後，學員將能夠：
- 將基於 LLM 的代理整合至 CI/CD 工作流程中，實現智能自動化。
- 利用代理自動完成測試生成、提交分析及變更摘要。
- 協調多個代理以進行警報分級、生成回應並提供 DevOps 建議。
- 使用開源框架構建安全且易於維護的代理驅動工作流程。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量演練與實作練習。
- 在實戰實驗室環境中進行動手實踐。
課程定制選項
- 若需為本課程申請定制化培訓，請聯絡我們以作安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
LLM 及代理框架簡介
- 基礎設施自動化中大型語言模型概覽
- 多代理工作流程的核心概念
- AutoGen、CrewAI 及 LangChain：在 DevOps 中的應用場景
為 DevOps 任務設置 LLM 代理
- 安裝 AutoGen 並配置代理配置文件
- 使用 OpenAI API 及其他 LLM 供應商服務
- 設置工作區及兼容 CI/CD 的環境
自動化測試及代碼質量工作流程
- 提示 LLM 生成單元測試及集成測試
- 利用代理執行 Linting、提交規則及代碼審查指南
- 自動化的 Pull Request 摘要及標籤生成
用於警報處理及變更檢測的 LLM 代理
- 為管道失敗警報設計響應代理
- 使用語言模型分析日誌及追蹤數據
- 主動檢測高風險變更或配置錯誤
DevOps 中的多代理協調
- 基於角色的代理編排（規劃者、執行者、審查者）
- 代理消息循環及內存管理
- 關鍵系統的人工介入（Human-in-the-loop）設計
安全性、治理及可觀測性
- 基礎設施中的數據洩露處理及 LLM 安全性
- 審計代理動作並限制作用域
- 追蹤管道行為及模型反饋
實際應用案例及自定義場景
- 為事故響應設計代理工作流程
- 將代理與 GitHub Actions、Slack 或 Jira 集成
- DevOps 中擴展 LLM 集成的最佳實踐
總結及後續步驟
最低要求
- 具備 DevOps 工具鏈及管道自動化經驗
- 熟悉 Python 及基於 Git 的工作流程
- 理解 LLM 或具備提示工程相關知識
目標受眾
- 創新工程師及整合 AI 的平台負責人
- 在 DevOps 或自動化領域工作的 LLM 開發者
- 探索智能代理框架的 DevOps 專業人士
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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