Corso di formazione LLM e Agenti nei Flussi di Lavoro DevOps

Introduzione agli LLM e ai Framework per Agenti

• Panoramica dei modelli linguistici di grandi dimensioni nell'automazione delle infrastrutture
• Concetti chiave nei flussi di lavoro multi-agente
• AutoGen, CrewAI e LangChain: casi d'uso in ambito DevOps

Configurazione di Agenti LLM per Attività DevOps

• Installazione di AutoGen e configurazione dei profili degli agenti
• Utilizzo dell'API OpenAI e di altri provider LLM
• Configurazione di workspace e ambienti compatibili con CI/CD

Automazione dei Flussi di Test e Qualità del Codice

• Prompting di LLM per generare test unitari e di integrazione
• Utilizzo di agenti per far rispettare linting, regole di commit e linee guida di code review
• Sintesi e tagging automatici delle pull request

Agenti LLM per la Gestione degli Alert e il Rilevamento delle Modifiche

• Progettazione di agenti di risposta per gli alert di fallimento delle pipeline
• Analisi di log e trace utilizzando modelli linguistici
• Rilevamento proattivo di modifiche ad alto rischio o configurazioni errate

Coordinamento Multi-Agente in DevOps

• Orchestrazione di agenti basata su ruoli (pianificatore, esecutore, revisore)
• Loop di messaggistica tra agenti e gestione della memoria
• Progettazione con controllo umano (human-in-the-loop) per sistemi critici

Sicurezza, Governance e Osservabilità

• Gestione dell'esposizione dei dati e della sicurezza degli LLM nelle infrastrutture
• Audit delle azioni degli agenti e restrizione dello scope
• Monitoraggio del comportamento della pipeline e del feedback del modello

Casi d'Uso nel Mondo Reale e Scenari Personalizzati

• Progettazione di flussi di lavoro degli agenti per la risposta agli incidenti
• Integrazione degli agenti con GitHub Actions, Slack o Jira
• Best practice per scalare l'integrazione di LLM in ambito DevOps

Riepilogo e Prossimi Passaggi