概述
在本課程中，你將學習如何將概念驗證代理推進至AWS上可生產環境的代理型AI解決方案。
你將使用Amazon Bedrock AgentCore服務進行工具編排、身份管理及生產監控，實作安全且可擴展的企業級AI系統，準備部署。
為什麼選擇 KORNERSTONE
- 經認證、由實務人員主導的專家證書培訓師，提供高品質的培訓
- 官方訓練資料包含
- 實務、情境導向學習——著重應用，而非僅理論
- 優秀的通過率
涵蓋技能
在本課程中，你將學習：
- 定義代理型人工智慧特性，並區分它們與傳統人工智慧系統。
- 識別核心代理元件，並說明它們在代理架構中的互動方式。
- 請描述 Amazon Bedrock 中的 AgentCore 服務如何支援代理式 AI 能力。
- 使用支援的框架部署代理程式，並支援 AgentCore 執行環境。
- 請描述 AgentCore 執行時的核心功能與能力。
- 配置無伺服器執行並具備會話隔離功能，以確保工作負載安全且可擴展。
- 配置 AgentCore 身份以符合企業安全需求。
- 使用 AgentCore Policy 建立並套用政策，以保護代理工具呼叫的安全。
- 實作安全的令牌管理與權限委派機制。
- 確保符合資料治理標準與稽核要求。
- 實作不同的工具整合模式，包括內建工具與基於協議的工具。
- 設計並部署模型情境協定（MCP）伺服器與用戶端，以啟用可擴充的代理能力。
- 描述用於安全代理工具存取的常見認證模式。
- 配置 AgentCore Gateway 元件，提供安全且授權的存取工具。
- 實作針對不同使用情境量身打造的代理記憶體模式。
- 配置 AgentCore 記憶體操作以支援情境感知代理的開發。
- 優化記憶體效能以支援生產規模的工作負載。
- 配置 AgentCore 可觀察性，以實現有效的生產監控。
- 利用 Amazon CloudWatch 實作日誌記錄、監控及專門追蹤功能。
- 請描述 AgentCore 評估的核心功能與評估能力。
- 將代理系統與生產 API 及企業服務整合。
- 設計適合生產環境的部署策略。
- 評估生產準備狀態，並建立代理系統的持續改進流程。
先決條件
我們建議參加本課程的學員具備：
目標受眾
本課程旨在：
- 尋求建構代理系統中階知識的軟體開發者
- 技術專業人士探索 AI 能力並有興趣建構代理式 AI 系統
- 開發團隊打造代理式人工智慧解決方案。
課程內容
模組一：代理型人工智慧模式的基礎
- 代理建構單元
- Amazon Bedrock AgentCore 簡介
模組 2：AgentCore 執行環境與框架整合
- 支援的框架與實作
- AgentCore 執行時概述
- 基礎設施與部署
模組 3：安全與身份管理
- 安全性與身份管理
- 如何以 AgentCore 身份保護您的代理人
模組 4：工具整合與 AgentCore 閘道
- Amazon Bedrock AgentCore 政策
- 內建工具與自訂整合
- 模型上下文協定（MCP）
- 代理核心閘道器
- 實作 AgentCore 閘道器
- Amazon Bedrock AgentCore 政策
模組 5：代理記憶實作
- 代理記憶核心概念
- AgentCore 記憶體
- 保護 AgentCore 記憶體
實作實驗室：利用 Amazon Bedrock AgentCore 強化並擴展業務員
模組6：生產監控與可觀察性
- 具備 AgentCore 可觀察性的監控代理
- 使用 AgentCore 評估驗證代理效能
模組7：課程總結
- 下一步與額外資源
- 課程摘要
日期與地點
考試與認證
本課程沒有直接相關的考試。然而，AWS 提供豐富的業界認可認證組合，能幫助你在技術專業及更廣泛的領域中脫穎而出。取得 AWS 證照是驗證技能並加速職涯發展的最有效方式之一。
在我們專家主導的訓練下，您將準備好：
- 掌握雲端、資料與人工智慧及資安等領域的需求能力——這些領域推動全球數位轉型。
- 以全球知名且受雇主認可的資格證明你的專業。
- 透過提升信譽、增加收入潛力，並開啟新機會之門，推進你的職涯。
