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Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore

Building Agentic AI with Amazon Bedrock AgentCore
  • 時數：7小時
  • 費用：NT$ 14,000
  • 點數：3.5

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教材

AWS原廠電子教材

課程目標

在本課程中，您將探索使用AWS服務設計代理式AI系統的核心原則與策略。您將學習 Agentic AI與傳統對話系統的差異，以及如何使用Strands、Agents SDK和Amazon Bedrock AgentCore等工具，打造自主且目標導向的解決方案，解決現實世界的問題。

適合對象

  1. Software developers seeking intermediate knowledge for building agentic systems
  2. Technical professionals exploring AI capabilities and interested in building agentic AI systems
  3. Development teams building agentic AI solutions

預備知識

Agentic AI基礎知識

課程內容

  1. Foundations of Agentic AI Patterns(代理式AI模式的基礎)

    ● Agent building blocks

    ● Amazon Bedrock AgentCore introduction

  2. AgentCore Runtime and Framework Integration(AgentCore 執行時與框架整合)

    ● Supported frameworks and implementation

    ● AgentCore Runtime overview

    ● Infrastructure and deployment

  3. Security and Identity Management(安全與身份管理)

    ● Security and identity management

    ● Securing your agents with AgentCore Identity

  4. Tool Integration and AgentCore Gateway(工具整合與AgentCore閘道)

    ● Amazon Bedrock AgentCore Policy

    ● Built-in tools and custom integration

    ● Model Context Protocol (MCP)

    ● AgentCore Gateway

    ● Implementing AgentCore Gateway

    ● Amazon Bedrock AgentCore Policy

  5. Agentic Memory Implementation(代理記憶體實作)

    ● Agentic memory core concepts

    ● AgentCore Memory

    ● Securing AgentCore Memory

Hands-on Lab：Enhance and Scale Agents with Amazon Bedrock AgentCore (demo only available at launch, labs released shortly after)

Production Monitoring and Observability

● Monitoring agents with AgentCore Observability

● Verifying agent performance with AgentCore Evaluation

Course Wrap-up

● Next steps and additional resources

● Course summary

學會技能

  1. 定義代理式AI特性，並區分它們與傳統人工智慧系統
  2. 識別核心代理人組成部分及其交互作用
  3. 請描述Bedrock AgentCore 服務如何支援代理式AI
  4. 透過支援的框架搭配AgentCore執行環境部署代理程式
  5. 請描述AgentCore執行環境的核心功能
  6. 設定無伺服器執行並使用會話隔離
  7. 根據企業安全需求設定AgentCore身份
  8. 建立政策以保護代理工具呼叫，使用AgentCore政策
  9. 實施安全的令牌管理與權限委派
  10. 確保符合資料治理與稽核要求
  11. 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
  12. 設計並部署模型情境協定(MCP)伺服器與用戶端，以提供可擴充的代理能力
  13. 描述代理工具使用的常見認證模式
  14. 配置AgentCore閘道元件以保障安全且授權的工具存取
  15. 為不同使用情境實作代理記憶體模式
  16. 配置AgentCore記憶體操作以進行情境感知開發
  17. 優化生產工作負載的記憶體效能
  18. 配置AgentCore可觀察性以進行生產監控
  19. 實作Amazon CloudWatch整合與專門追蹤功能
  20. 請描述AgentCore評估的核心功能
  21. 將代理系統與生產環境的API及服務整合
  22. 設計生產環境部署策略
  23. 評估生產準備狀況並建立持續改進流程