3 Stunden EN / DE Max 50

Agent-Observability auf Google Cloud

Dieser Kurs bietet eine angewandte Anleitung auf mittlerem Niveau zur Operationalisierung von KI-Agenten, die sich speziell auf das Erreichen von Produktionssicherheit und Kostenkalkulierbarkeit für Gemini-basierte Workflows in der Google Cloud konzentriert. Die Teilnehmer lernen die Methodik und die umsetzbaren Fähigkeiten, die erforderlich sind, um nicht-deterministische Agentenlogik in transparente, überprüfbare und skalierbare Systeme umzuwandeln.Der Kurs behandelt zentrale operative Disziplinen, einschließlich der Abbildung des komplexen Denkprozesses des Agenten (ReAct-Schleifen) auf Cloud Trace Spans zum Debuggen, der Implementierung von Logs-Based Security Metrics zur Compliance und der Einrichtung von umsetzbaren Warnungen und benutzerdefinierten Dashboards in Cloud Monitoring zur proaktiven Kontrolle von Kostenüberschreitungen und Qualitätsabweichungen. Der Kurs verwendet Präsentationen, visuelle Anleitungen und strategische Diskussionen, um ein effektives Lernen zu gewährleisten, das direkt auf das Vertex AI-Ökosystem anwendbar ist.

€295,00 exkl. MwSt

Individuelle Terminplanung

Die Kurse finden als dedizierte Gruppen-Sessions statt. Nach Ihrer Buchung koordinieren wir einen Termin, der zu Ihrem Team passt.

Voraussetzungen

Zwingend erforderliches Grundlagenwissen

  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens (ML), insbesondere die Unterscheidung zwischen Modellen und Agenten.
  • Erfahrung mit Google Cloud-Diensten und grundlegende Navigation in der Google Cloud Console.
  • Vertrautheit mit Softwareentwicklungsprinzipien und -lebenszyklen (DevOps/MLOps).

Sehr vorteilhaft (empfohlen)

  • Erfahrung mit der Google Cloud CLI und Vertex AI-Diensten.
  • Grundlegendes Verständnis von Git/Versionskontrolle für die Code-Bereitstellung.
  • Vertrautheit mit der Strukturierung von Logs (z. B. JSON) und dem Einrichten grundlegender Überwachungswarnungen.

Was Sie lernen werden

  • Nachverfolgung nicht-deterministischer Agentenlogik mithilfe von Cloud Trace Spans und der ReAct-Schleife.
  • Implementierung von Kosten- und Qualitätskontrollen durch benutzerdefinierte Cloud Monitoring-Dashboards.
  • Aufbau einer kontinuierlichen Qualitätsschleife mithilfe von Golden Test Cases.
  • Implementierung von Governance und Prüfbarkeit mithilfe von Logs-basierten Sicherheitsmetriken.
  • Abstimmung technischer Beobachtbarkeitsmetriken mit Business-KPIs wie Kosten und ROI.

Kursablauf
Das Observability-Mandat des Agenten. Verfolgen des Arbeitsablaufs der Agent-Engine. Einrichten des unveränderlichen Audit-Trails.
Implementierung von Echtzeit-Metriken. Entwicklung von umsetzbaren Alarmierungsrichtlinien. Evaluierung zur kontinuierlichen Verbesserung durch goldene Testfälle.
Proaktive Observability für Audit und Sicherheit (DSGVO-Konformität). Abwägungen bei der Skalierung von Agentenentwicklung und -bereitstellung. Skalierung des beobachtbaren Unternehmens und Abgleich technischer Metriken mit Business-KPIs.
Überprüfung der Kernkonzepte anhand szenariobasierter Fragen.
Agent-Observability auf Google Cloud