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Plan du cours
Introduction aux agents d'IA interactifs
- Aperçu des capacités interactives d'AgentCore
- Conception de flux de travail riches avec la mémoire et les outils
- Cas d'utilisation dans l'analyse, l'automatisation et le support
Travailler avec AgentCore Memory
- Configuration de la persistance des sessions
- Conception de flux de travail en plusieurs étapes, contextuels et étatiques
- Exercice pratique : construction d'un agent d'analyse de données avec mémoire activée
Calcul dynamique avec l'interpréteur de code
- Opérations prises en charge et contraintes de sécurité
- Exécution sécurisée de transformations et de calculs
- Exercice pratique : activation des transformations de données en temps réel
Interaction en temps réel avec l'outil de navigateur
- Mise en place de l'outil de navigateur pour les flux de travail d'agent
- Récupération de données et interactions avec l'interface utilisateur
- Exercice pratique : construction d'un agent avec des capacités d'interaction web
Combinaison de la mémoire, du code et de l'outil de navigateur
- Liaison de flux de travail entre la mémoire et les outils
- Conception de flux de travail interactifs et multimodaux
- Exercice pratique : construction d'un assistant de support client
Tests et observabilité
- Débogage de flux de travail interactifs
- Journalisation et surveillance de l'utilisation des outils
- Exercice pratique : tableaux de bord d'observabilité pour les agents interactifs
Meilleures pratiques pour le déploiement en entreprise
- Équilibre entre l'interactivité, la sécurité et la gouvernance
- Optimisation des performances et de l'expérience utilisateur
- Études de cas d'adoption en entreprise
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec Python ou JavaScript pour le prototypage
- Compréhension de la conception d'applications alimentées par des LLM (Large Language Models)
- Familiarité avec les workflows de données basés sur le cloud
Audience
- Ingénieurs en apprentissage machine (ML)
- Data scientists
- Développeurs axés sur l'UX
14 Heures