Curs de pregatire LLM-uri și agenți în fluxurile de lucru DevOps

Introducere în LLM-uri și framework-uri de agenți

• Prezentare generală a modelelor de limbaj de mari dimensiuni în automatizarea infrastructurii
• Concepte cheie în fluxurile de lucru multi-agent
• AutoGen, CrewAI și LangChain: cazuri de utilizare în DevOps

Configurarea agenților LLM pentru sarcini DevOps

• Instalarea AutoGen și configurarea profilurilor agenților
• Utilizarea API-ului OpenAI și a altor furnizori de LLM-uri
• Configurarea workspace-urilor și a mediilor compatibile cu CI/CD

Automatizarea fluxurilor de lucru pentru testare și calitatea codului

• Instructarea LLM-urilor pentru a genera teste unitare și de integrare
• Utilizarea agenților pentru a impune reguli de linting, commit și ghiduri de code review
• Rezumarea și etichetarea automată a pull request-urilor

Agenți LLM pentru gestionarea alertelor și detectarea schimbărilor

• Proiectarea agenților de răspuns pentru alertele de eșec ale pipeline-urilor
• Analiza log-urilor și a urmelor folosind modele de limbaj
• Detectarea proactivă a schimbărilor cu risc ridicat sau a configurațiilor greșite

Coordonarea multi-agent în DevOps

• Orchestrarea agenților pe bază de roluri (planificator, executor, reviewer)
• Bucle de mesagerie între agenți și gestionarea memoriei
• Design human-in-the-loop pentru sisteme critice

Securitate, guvernanță și observabilitate

• Gestionarea expunerii datelor și siguranța LLM-urilor în infrastructură
• Auditarea acțiunilor agenților și restricționarea domeniului de aplicare
• Urmărirea comportamentului pipeline-urilor și feedback-ul modelelor

Cazuri de utilizare reale și scenarii personalizate

• Proiectarea fluxurilor de lucru cu agenți pentru răspunsul la incidente
• Integrarea agenților cu GitHub Actions, Slack sau Jira
• Bune practici pentru scalarea integrării LLM-urilor în DevOps

Rezumat și pașii următori