Agentic AI Foundations (AAIF) - Classroom Training

Modul 1: Von LLMs zu Agenten

• Große Sprachmodelle (LLMs) verstehen
• Innovationen, die Agenten antreiben
• Zeitleiste der Entwicklung von LLMs zu Agenten

Modul 2: Erforschung der agentenbasierten KI

• Agentische KI verstehen
• Arten von AI-Agenten
• Agentische KI-Anwendungen

Modul 3: Verstehen von agentenbasierten KI-Workflows

• Workflow-Muster
• Amazon Bedrock fließt Übersicht
• Demo: Amazon Bedrock Flows

Modul 4: Einführung in autonome Agenten

• Wie autonome Agenten funktionieren
• ReAct
• ReWoo
• Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten
• AWS Agentic AI-Lösungen

Modul 5: Amazon Q und agentische Entwicklungswerkzeuge

• Amazon Q Entwickler
• Amazon Q Business
• Amazon Q in AWS-Diensten
• Kiro: KI-gesteuerte IDE mit spezifizierungsgesteuerter Entwicklung
• Demo: Amazon Q

Modul 6: Agentische KI mit Amazon Bedrock

• Amazon Bedrock Agents
• Amazon Bedrock AgentCore
• Demo: Amazon Bedrock-Agenten
• Praktisches Labor: Erkunden Sie Amazon Bedrock Agents integriert mit Amazon Bedrock Knowledge Bases und Amazon Bedrock Guardrails

Modul 7: Aufbau von DIY-Lösungen

• DIY-Lösungen
• Beobachtbarkeit und Überwachung
• Interoperabilität der Agenten

Modul 8: Nachbereitung des Kurses

• Nächste Schritte und zusätzliche Ressourcen
• Zusammenfassung des Kurses

Lernziele

In diesem Kurs lernen Sie Folgendes:

• Fassen Sie die Entwicklung der agentenbasierten KI zusammen und definieren Sie, was etwas "agentenbasiert" macht.
• Identifizierung der Kernkomponenten von Agentensystemen: Ziele, Speicher, Werkzeuge und Umgebung
• Unterscheiden Sie zwischen Workflow, autonomen und hybriden Agenten
• Vergleich der AWS-Serviceoptionen für Agentic AI (spezialisierte, verwaltete und DIY-Ansätze)
• Beschreiben Sie die Funktionen und Anwendungsfälle von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Kiro
• Erklären Sie die Kernfunktionen von Amazon AgentCore und Amazon Bedrock Agents
• Identifizierung grundlegender Implementierungsmuster für Agentic AI
• Beschreibung von Beobachtungs- und Interoperabilitätsmustern für agentenbasierte KI-Systeme in der Produktion

Zielgruppen

Dieser Kurs richtet sich an:

• Softwareentwickler, die neu im Bereich der agentenbasierten KI sind und Grundlagenwissen und praktische Implementierungsfähigkeiten suchen
• Technische Fachleute, die KI-Fähigkeiten erforschen und sich für die Kernkomponenten und Anwendungen von agentenbasierter KI interessieren
• Entwicklungsteams, die KI-Lösungen für Agenten bewerten und zwischen verschiedenen Agententypen unterscheiden müssen
• AWS-Benutzer, die in die agentenbasierte KI expandieren, einschließlich aktueller Benutzer von Amazon Q Developer, Amazon Q Business und Amazon Bedrock Agents