Entwicklung in Agentic AI Systems Teil 1 von 2

  • Lernpfad
  • 3 Module

Auf einen Blick

Erfahren Sie, wie Sie agentische KI-Systeme innerhalb des Softwareentwicklungslebenszyklus entwerfen, bereitstellen und verwalten.

In diesem Lernpfad lernen Sie Folgendes:

  • Integrieren von KI-Agents in den Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) durch Definieren von Agentaufgaben, Eingaben/Ausgaben und Ausführungsgrenzen
  • Entwerfen und Konfigurieren von Agentarchitekturen, die Planung, Begründung und Ausführung trennen, um Zuverlässigkeit und Kontrolle zu verbessern
  • Implementieren von Toolnutzungs- und Umgebungsinteraktionen durch Konfigurieren von Agenttools, Berechtigungen und MCP-Servern in Entwicklungsumgebungen

Voraussetzungen

  • Ein GitHub-Konto
  • Grundlegendes Verständnis von KI-Grundlagen
  • Grundlegendes Verständnis von Repositories, Verzweigungen und Pull-Requests
  • Allgemeine Kenntnisse von CI- und CD-Konzepten

Module in diesem Lernpfad

Grundlagen agentischer KI in GitHub

Erfahren Sie, wie KI-Codierungs-Agents softwareentwicklung transformieren, indem Sie innerhalb GitHub Workflows planen, handeln und verbessern.

Entwerfen der Agentarchitektur und SDLC-Integration

Erfahren Sie, wie agentische Systeme GitHub Workflows verwenden, um Software sicher zu erstellen.

Werkzeuge, MCP, und Agenten-Ausführungsumgebungen

Erfahren Sie, wie Agents Tools, MCP und GitHub Workflows verwenden, um Aufgaben sicher auszuführen, mit klaren Grenzen, Sicherheitskontrollen und skalierbarer Automatisierung.

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