Formation Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration

Mastra est un cadre qui soutient une intégration profonde entre les agents IA, les APIs, les applications d'entreprise et les systèmes de données externes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs intermédiaires qui souhaitent créer des intégrations fiables, sécurisées et évolutives entre les agents Mastra et l'écosystème d'entreprise plus large.

Une fois cette formation terminée, les participants seront prêts à :

• Mettre en œuvre des intégrations pilotées par API entre les agents Mastra et les services externes.
• Connecter les systèmes de données d'entreprise et les outils aux workflows automatisés des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière d'échange sécurisé de données et d'authentification.
• Concevoir des couches d'intégration qui soient évolutives, maintenables et prêtes pour la production.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques d'ingénierie d'intégration et d'API.
• Mise en œuvre en laboratoire vivant utilisant des scénarios d'entreprise réels.

Options de Personnalisation du Cours

• Des scénarios API personnalisés, des mappages de systèmes d'entreprise ou des ateliers d'intégration de données sont disponibles sur demande.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels intermédiaires et aux équipes d'ingénierie qui souhaitent créer des systèmes IA évolutifs et observables à l'aide de Mastra.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de Mastra et comment elle s'intègre avec les LLMs et les API externes.
• Concevoir et mettre en œuvre des agents IA et des workflows à l'aide de TypeScript.
• Utiliser les outils d'observabilité et de mémoire de Mastra pour surveiller et améliorer la performance des agents.
• Déployer des applications IA prêtes pour la production en utilisant les fonctionnalités du framework Mastra.

Mastra est un cadre qui fournit des outils structurés pour évaluer, déboguer et assurer la fiabilité des agents IA opérant dans des flux de travail complexes.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent tester rigoureusement le comportement des agents, améliorer la fiabilité et mettre en place des processus d'évaluation mesurables.

À la fin de cette formation, les participants pourront avec confiance :

• Appliquer des techniques de débogage pour identifier et corriger les problèmes de comportement des agents.
• Évaluer les agents en utilisant des métriques structurées, des références et des scores de qualité.
• Mettre en œuvre des outils et des workflows qui suivent la fiabilité, le décalage (drift) et les hallucinations.
• Concevoir des stratégies de QA pour assurer un comportement d'agent constant et prévisible.

Format du Cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques de débogage et d'évaluation.
• Analyse en laboratoire des comportements d'agents à l'aide d'outils d'observabilité.

Options de Personnalisation du Cours

• Des scénarios de test de fiabilité personnalisés et des méthodes QA spécifiques à l'industrie peuvent être organisés sur demande.

Mastra est un cadre opérationnel conçu pour rationaliser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion du cycle de vie des agents IA dans les environnements de production.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui doivent opérationnaliser les agents IA de manière fiable et efficace dans les systèmes de production.

À la fin de cette formation, les participants seront équipés pour :

• Déployer des agents IA basés sur Mastra dans des environnements de production contrôlés.
• Mettre à l'échelle les agents horizontalement et verticalement en utilisant des primitives natives de la plateforme.
• Implémenter des pipelines d'observabilité pour suivre le comportement et les performances des agents.
• Optimiser les configurations de runtime pour réduire la latence, les coûts et les risques opérationnels.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Exercices pratiques axés sur des scénarios de déploiement réels.
• Implémentation en laboratoire en direct à l'aide d'environnements conteneurisés et orchestrés.

Options de personnalisation du cours

• La personnalisation des sujets, des laboratoires pratiques ou des scénarios spécifiques à l'industrie est disponible sur demande.