Python for Autonomous Agents: Tooling, SDKs & Orchestration培訓
Python is the core language powering the development and orchestration of autonomous AI agents. This course focuses on practical implementation using modern SDKs and frameworks such as LangChain and AutoGen to build, connect, and manage agent workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level backend engineers, platform engineers, and ML engineers who wish to implement and orchestrate autonomous agents using Python tooling and APIs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Python-based environments for agentic systems.
- Use popular agent SDKs like LangChain and AutoGen to create functional agents.
- Integrate tools and APIs to extend agent capabilities.
- Orchestrate multi-agent workflows and communication patterns.
- Apply best practices for debugging, testing, and maintaining agentic codebases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on programming exercises and live demos.
- Practical projects building end-to-end agent workflows.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
課程簡介
Introduction to Python Environments for Agentic Development
- Setting up Python, virtual environments, and dependency management
- Using Git and Docker for versioning and isolation
- Best practices for reproducible environments
Overview of Agent SDKs and Frameworks
- LangChain, AutoGen, and other emerging SDKs
- Agent structure and lifecycle: perception, reasoning, and action
- Comparing SDK capabilities and architecture styles
Building Functional Agents in Python
- Creating a simple agent with LangChain
- Connecting agents to external tools and APIs
- Handling input/output, memory, and persistence
Tool and API Integration
- Defining and registering tools for agent use
- Secure API integration and key management
- Using external data sources and custom function calls
Agent Orchestration and Communication Patterns
- Multi-agent collaboration using AutoGen
- Task delegation and planning logic
- Event-driven and asynchronous orchestration
Testing, Debugging, and Observability
- Testing agents with mock inputs and controlled environments
- Debugging message flow and tool invocation
- Implementing structured logging and performance metrics
Deployment and Production Considerations
- Packaging and containerizing Python agent services
- Integrating with CI/CD pipelines
- Scaling, monitoring, and maintaining long-running agents
Summary and Next Steps
最低要求
- An understanding of Python programming and package management
- Experience with REST APIs and JSON data structures
- Basic familiarity with asynchronous I/O in Python
Audience
- Backend engineers
- Platform engineers
- ML engineers
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交互式AI代理:AgentCore內存、代碼解釋器與瀏覽器工具實戰
14 時間:AgentCore 提供了內存持久化、安全代碼解釋器和瀏覽器工具,使 AI 代理能夠提供交互式、動態且上下文感知的體驗。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級技術從業者,他們希望設計和部署能夠長期保留上下文、即時計算並直接與 Web 用戶界面交互的 AI 代理。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 實現 AgentCore 內存,用於有狀態的、上下文感知的工作流。
- 利用安全代碼解釋器進行動態計算和轉換。
- 集成瀏覽器工具,實現即時數據檢索和用戶界面交互。
- 設計用於分析、客戶支持和研究用例的交互式代理。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 內存和工具的動手實驗。
- 分析、自動化和客戶支持場景的案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用AgentCore Runtime & Gateway加速AI代理部署
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本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級工程團隊,旨在幫助他們從代理原型過渡到生產環境,通過掌握 AgentCore Runtime 進行部署,並利用 Gateway 實現安全連接和 API 集成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 搭建 AgentCore Runtime 環境,並打包代理以進行部署。
- 通過 Gateway 暴露代理,提供經過身份驗證和速率限制的端點。
- 使用穩定合約將外部工具和 API 集成到代理工作流中。
- 爲生產操作配置可觀察性、日誌記錄和使用監控。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐實驗室,涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
- 專注於可靠性、安全性和發佈的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
使用AgentCore構建全託管AI代理:從概念到生產
14 時間:AgentCore 通過提供一套統一的服務,簡化了構建、增強和監控全託管 AI 代理的過程,專爲大規模部署而設計。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向初級到中級從業者,旨在幫助學員通過實踐掌握如何使用 AgentCore 創建生產就緒的 AI 代理。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解 AgentCore 在 AI 代理開發中的核心功能。
- 使用託管服務設計和配置簡單的 AI 代理。
- 集成工作流以增強代理功能。
- 在生產環境中部署和監控 AI 代理。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用 AgentCore 服務的實踐操作。
- 從代理概念到部署的指導練習。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
企業級Agentic AI與Amazon Bedrock AgentCore
14 時間:Amazon Bedrock AgentCore 是一個企業級框架,用於構建、部署和擴展 AI 代理,集成了內存、可觀測性和安全身份管理的支持。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級到高級工程師和架構師,旨在幫助他們使用 AWS Bedrock AgentCore 設計、保護和操作代理式 AI 系統。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解 AgentCore 的架構和組件。
- 使用 Runtime 和 Gateway 部署和管理 AI 代理。
- 實現持久化內存和有狀態的交互。
- 應用身份、可觀測性和合規性控制。
- 爲企業級工作流設計多代理系統。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 的 AWS 實驗室實踐環節。
- 部署和監控場景的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
企業中的WrenAI治理與安全模式
14 時間:WrenAI 是一個由人工智能驅動的分析平臺,旨在連接數據、模型洞察並生成儀表板。在企業環境中,強大的治理和安全性對於確保安全且合規的採用至關重要。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望大規模實施 WrenAI 治理、合規性和安全性模式的高級企業專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在 WrenAI 中設計和實施權限模型。
- 應用可審計性和監控實踐以確保合規性。
- 設置具有企業級控制的安全環境。
- 在大型組織中安全地推出 WrenAI。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 動手實驗,涵蓋治理和安全性配置。
- 模擬企業推出場景的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
保護AI代理:使用AgentCore實現身份識別、可觀測性和合規性
14 時間:AgentCore 提供內置的身份、可觀測性和合規性功能,使組織能夠在企業環境中負責任地部署AI代理。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望使用 Amazon Bedrock AgentCore 設計和操作安全、可審計且合規的AI代理系統的高級從業者。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 爲代理實施企業身份和權限模型。
- 通過結構化日誌、指標和跟蹤實現可觀測性。
- 應用合規控制以符合監管框架。
- 審計代理活動並維護安全的會話級控制。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用AWS安全和監控工具進行實踐操作。
- 在受監管的企業環境中進行案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用WrenAI現代化傳統BI:採用、遷移與應變管理
14 時間:WrenAI 使組織能夠超越靜態儀表盤,邁向對話式分析和嵌入式生成式 BI。這一轉型需要細緻的採用規劃、資產遷移以及有效的應變管理實踐。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向希望使用 WrenAI 現代化傳統 BI 系統的中級 BI 和數據平臺專業人員。
通過本培訓,學員將能夠:
- 評估傳統 BI 環境,識別現代化機會。
- 規劃並執行從靜態儀表盤到 WrenAI 的遷移。
- 採用對話式分析和嵌入式 GenBI 功能。
- 領導 BI 現代化的組織應變管理。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 遷移與採用規劃的實踐練習。
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課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
WrenAI的質量與可觀測性:評估、提示調優與監控
14 時間:WrenAI 支持自然語言到 SQL 的生成以及 AI 驅動的分析,使數據訪問更快、更直觀。對於企業級使用,質量保證和可觀測性實踐對於確保準確性、可靠性和合規性至關重要。
本課程由講師主導,採用線下或線上培訓形式,面向希望評估查詢準確性、應用提示調優並實施可觀測性實踐以在生產環境中監控 WrenAI 的高級數據和分析專業人士。
在本培訓結束時,參與者將能夠:
- 評估自然語言到 SQL 輸出的準確性和可靠性。
- 應用提示調優技術以提高性能。
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- 通過日誌記錄和可觀測性框架對 WrenAI 進行檢測。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐練習,包括評估和調優技術。
- 關於可觀測性和監控集成的實踐實驗室。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
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14 時間:WrenAI API 是一個強大的接口,用於從自然語言生成 SQL 查詢、構建自定義應用程序,並將圖表集成到內部平臺中。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級工程師,旨在幫助他們將 WrenAI API 應用於實際場景,包括 SQL 生成、可視化以及應用程序集成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 驗證並將應用程序連接到 WrenAI API。
- 從自然語言輸入生成 SQL 查詢。
- 使用 API 端點創建並嵌入圖表。
- 將 WrenAI 集成到後端系統和內部工具中。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 動手實踐,包括 API 調用與集成。
- 實際項目,連接應用程序、圖表和數據管道。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
WrenAI雲基礎:從數據源到儀表板
14 時間:WrenAI Cloud 是一個現代平臺,用於連接數據源、數據建模和構建交互式儀表板。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向初學者到中級數據專業人員,旨在幫助他們學習如何設置 WrenAI Cloud、進行數據建模,並在儀表板中可視化洞察。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 設置和配置 WrenAI Cloud 環境。
- 將 WrenAI Cloud 連接到多個數據源。
- 進行數據建模並定義分析關係。
- 創建交互式儀表板以獲取業務洞察。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 動手操作雲平臺配置和數據建模。
- 儀表板構建和可視化的實踐練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
WrenAI金融分析:KPI建模與合規儀表板
14 時間:WrenAI爲財務團隊提供了建模關鍵績效指標(KPI)、整合標準化指標以及設計符合監管要求和審計標準的儀表板的能力。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中高級財務專業人士,他們希望使用WrenAI構建合規的財務數據模型和儀表板,以支持決策和風險管理。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 在WrenAI中建模財務KPI和指標。
- 構建符合監管和審計要求的儀表板。
- 將WrenAI與財務數據源集成,實現即時報告。
- 應用財務分析和風險監控的最佳實踐。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用財務數據模型進行實際操作練習。
- 儀表板設計和合規報告的實踐實驗室。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
WrenAI OSS 深度解析:語義建模、文本到 SQL 與防護機制
21 時間:WrenAI 是一個開源的生成式 BI 工具,支持自然語言到 SQL 的轉換以及語義數據建模。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向高級數據工程師、分析工程師和機器學習工程師,旨在幫助他們構建強大的語義層、優化提示,並確保可靠的 SQL 生成。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 實現語義模型,確保團隊間一致的指標定義。
- 優化文本到 SQL 的性能,提高準確性和可擴展性。
- 配置並實施防護措施,避免無效或高風險查詢。
- 將 WrenAI OSS 集成到數據管道和分析工作流中。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
WrenAI 產品團隊課程:對話分析與自助式 BI
14 時間:WrenAI是一個對話式分析平臺,能夠將自然語言查詢轉換爲可靠的分析結果,使非技術團隊能夠快速、一致地生成洞察。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級產品經理、分析師和數據倡導者,他們希望採用對話式分析,並使用WrenAI構建自助式BI能力。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 設計對話式分析工作流,以揭示可靠的產品洞察。
- 創建並維護標準化的指標層,以實現一致的報告。
- 有效使用自然語言到SQL功能,回答產品問題。
- 在產品工作流中嵌入WrenAI驅動的自助式儀表板和防護措施。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用WrenAI和樣本數據集進行實踐操作。
- 工作坊:構建自助式儀表板和對話式查詢集。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
部署WrenAI用於SaaS:在面向客戶的產品中嵌入GenBI
14 時間:WrenAI使SaaS提供商能夠將生成式商業智能(GenBI)直接嵌入面向客戶的產品中。本課程爲SaaS團隊提供了通過Embedded API集成WrenAI、配置白標分析以及管理多租戶部署的技能。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望將WrenAI作爲嵌入式分析解決方案部署在SaaS環境中的中級到高級SaaS產品負責人、數據工程師和全棧開發者。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 使用Embedded API將WrenAI集成到面向客戶的應用程序中。
- 實現帶有品牌和自定義的白標對話式BI。
- 設計安全且可擴展的多租戶部署。
- 監控使用情況、優化性能並確保SaaS環境中的合規性。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用WrenAI Embedded API的實踐實驗室。
- 研討會:爲SaaS用例設計和部署白標分析功能。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
使用WrenAI電子表格和指標庫進行運營分析
14 時間:WrenAI Spreadsheets和Metrics Library通過AI驅動的電子表格工作流程和預建的跨平臺業務指標庫,實現了快速報告。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向希望使用WrenAI Spreadsheets和Metrics Library加速報告和分析的初級到中級運營專業人員。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 構建AI驅動的電子表格,用於數據分析和報告。
- 利用WrenAI Metrics Library獲取標準化的KPI。
- 將電子表格連接到多個數據源,實現即時更新。
- 創建自動化工作流程,簡化運營報告。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 使用WrenAI進行電子表格構建的實踐操作。
- 指標和KPI報告的實用練習。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。