{"course":{"productid":37141,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"Agent Operations on Google Cloud","productcode":"AOPGC","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-AOPGC","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-aopgc","objective":"<ul>\n<li>Optimieren Sie die Effizienz und Konsistenz der Agentenbereitstellung mit CI\/CD<\/li><li>Sicherstellung der Qualit&auml;t der Mitarbeiter durch die Einf&uuml;hrung und den Betrieb von Bewertungssystemen<\/li><li>Nutzen Sie Observability-L&ouml;sungen f&uuml;r die Fehlerbehebung und kontinuierliche Verbesserung<\/li><li>Schaffen Sie Schutzmassnahmen gegen agentenspezifische Bedrohungen<\/li><li>Ein geregeltes &Ouml;kosystem f&uuml;r die Artefaktverwaltung aufbauen und nutzen<\/li><li>Wenden Sie FinOps-Strategien an, um die Kosten f&uuml;r Agenten zu erfassen und zu verwalten<\/li><\/ul>","essentials":"<ul>\n<li>Abschluss des Kurses <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/course\/google-dmasadkae\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit and Agent Engine <span class=\"fl-prod-pcode\">(DMASADKAE)<\/span><\/a><\/span> oder gleichwertige Kenntnisse<\/li><li>Python<\/li><li>Prompt-Entwicklung<\/li><li>Agent-Entwicklungskit<\/li><\/ul>","audience":"<p>Anwendungsentwickler, DevOps-Ingenieure, ML-Ingenieure und alle, die agentenbasierte Anwendungen auf Google Cloud bereitstellen<\/p>","outline":"<h4>Modul 1 &ndash; Einf&uuml;hrung in AgentOps auf Google Cloud<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Herausforderungen bei der Steuerung von Produktionsmitarbeitern<\/li><li>Grundprinzipien von AgentOps<\/li><li>AgentOps auf Google Cloud<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Bew&auml;ltigung der Herausforderungen bei der Leitung von Produktionsmitarbeitern<\/li><li>Definieren Sie die Grundprinzipien von AgentOps<\/li><li>Architect-Agent-Vorg&auml;nge in der Google Cloud<\/li><\/ul><h4>Modul 2 &ndash; CI\/CD f&uuml;r die Bereitstellung von Agenten<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>CI\/CD-&Uuml;berpr&uuml;fung<\/li><li>Ziele f&uuml;r den Einsatz von Agenten<\/li><li>CI\/CD-Tools und -Muster in Google Cloud<\/li><li>Automatisierung mit Cloud Build<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Nutzung von CI\/CD-Tools und -Mustern f&uuml;r agentenbasierte L&ouml;sungen auf Google Cloud<\/li><li>W&auml;hlen Sie das Bereitstellungsziel f&uuml;r Agenten in Google Cloud aus<\/li><li>Erstellen Sie eine vollst&auml;ndige CI\/CD-Pipeline f&uuml;r einen Agenten<\/li><\/ul><p><strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: CI\/CD f&uuml;r Agenten auf Google Cloud<\/li><\/ul><h4>Modul 3 &ndash; Observability f&uuml;r Fehlerbehebung und Optimierung<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berpr&uuml;fung der Beobachtbarkeit<\/li><li>Protokollierung mit Agent-Callback-Protokollierung<\/li><li>Protokollierung und Ablaufverfolgung mit OpenTelemetry<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Ermitteln Sie die Herausforderungen, die durch Observability angegangen werden<\/li><li>Einen ADK-Agenten mit strukturierten Protokollen ausstatten<\/li><li>OpenTelemetry-Tracing auf Agent Engine und Cloud Run aktivieren<\/li><li>Nutzen Sie BigQuery und Looker Studio zur Visualisierung<\/li><\/ul><p><strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Instrumentierungs- und Debug-Agenten mit Cloud Logging und Cloud Trace<\/li><\/ul><h4>Modul 4 &ndash; Bewertung von Agenten und Qualit&auml;tssicherung<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Testen der Antworten generativer KI-Modelle<\/li><li>Bewertung der Modellantworten<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Modellantworten validieren<\/li><li>Bewertung des Verhaltens der Agenten, der Tool-Nutzung und der Korrektheit der Bewegungsbahnen<\/li><li>Erstellen und Verwalten von Evaluierungss&auml;tzen &uuml;ber die ADK-Weboberfl&auml;che<\/li><li>Evalsets mit der ADK-Benutzeroberfl&auml;che, der Befehlszeile oder per Code auswerten<\/li><li>Nutzen Sie den Vertex AI Generative AI Evaluation Service<\/li><\/ul><p><strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Bewertung von Agenten mit ADK<\/li><\/ul><h4>Modul 5 &ndash; Sicherheit und Governance<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Modell- und Kontextsicherheit<\/li><li>Agentenzugriff<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Sichern Sie Modell-Ein- und -Ausgaben mit Model Armor<\/li><li>Sch&uuml;tzen Sie sensible Daten mit dem Schutz f&uuml;r sensible Daten von Model Armor<\/li><li>Stellen Sie die Verbindung zwischen einem Benutzer und einem Agenten sicher<\/li><\/ul><p><strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Workshop: Verbesserung der KI-Sicherheit durch Model Armor und den Schutz sensibler Daten<\/li><\/ul><h4>Modul 6 &ndash; Anwendung von FinOps auf Agent-Kosten<\/h4><p>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Die wichtigsten Kostenfaktoren f&uuml;r KI-Agenten<\/li><li>Kosteneffiziente agentenbasierte Systeme<\/li><li>FinOps auf Google Cloud<\/li><\/ul><p><strong>Ziele:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Ermitteln Sie die wichtigsten Kostentreiber f&uuml;r KI-Agenten<\/li><li>Token- und Modellkosten senken<\/li><li>Entwicklung kosteneffizienter Agentensysteme<\/li><li>Implementierung eines messbaren AI-FinOps-Zyklus in Google Cloud<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-aopgc\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>In diesem Kurs wenden Sie Ihr Wissen &uuml;ber die Entwicklung von Agenten mithilfe des Agent Development Kit an, um Agenten mithilfe von Agent Operations (AgentOps) in der Google Cloud in Betrieb zu nehmen. Nachdem Sie sich mit den Herausforderungen bei der Verwaltung von Produktionsagenten und Bereitstellungszielen vertraut gemacht haben, erstellen Sie CI\/CD-Pipelines f&uuml;r Agenten und nutzen ein reguliertes &Ouml;kosystem f&uuml;r die Artefaktverwaltung. Sie implementieren Bewertungssysteme mithilfe des GenAI Evaluation Service und des ADK und wenden Observability-L&ouml;sungen f&uuml;r die Fehlerbehebung mit Cloud Logging und Cloud Trace an. Sie integrieren Sicherheitsvorkehrungen gegen agentenspezifische Bedrohungen mithilfe von Model Armor und Sensitive Data Protection. Abschliessend wenden Sie FinOps-Strategien an, um die Kosten f&uuml;r Agenten zu verstehen und zu verwalten.<\/p>","objective_plain":"- Optimieren Sie die Effizienz und Konsistenz der Agentenbereitstellung mit CI\/CD\n- Sicherstellung der Qualit\u00e4t der Mitarbeiter durch die Einf\u00fchrung und den Betrieb von Bewertungssystemen\n- Nutzen Sie Observability-L\u00f6sungen f\u00fcr die Fehlerbehebung und kontinuierliche Verbesserung\n- Schaffen Sie Schutzmassnahmen gegen agentenspezifische Bedrohungen\n- Ein geregeltes \u00d6kosystem f\u00fcr die Artefaktverwaltung aufbauen und nutzen\n- Wenden Sie FinOps-Strategien an, um die Kosten f\u00fcr Agenten zu erfassen und zu verwalten","essentials_plain":"- Abschluss des Kurses Deploy Multi-Agent Systems with Agent Development Kit and Agent Engine (DMASADKAE) oder gleichwertige Kenntnisse\n- Python\n- Prompt-Entwicklung\n- Agent-Entwicklungskit","audience_plain":"Anwendungsentwickler, DevOps-Ingenieure, ML-Ingenieure und alle, die agentenbasierte Anwendungen auf Google Cloud bereitstellen","outline_plain":"Modul 1 \u2013 Einf\u00fchrung in AgentOps auf Google Cloud\n\n\nThemen:\n\n\n\n- Herausforderungen bei der Steuerung von Produktionsmitarbeitern\n- Grundprinzipien von AgentOps\n- AgentOps auf Google Cloud\nZiele:\n\n\n\n- Bew\u00e4ltigung der Herausforderungen bei der Leitung von Produktionsmitarbeitern\n- Definieren Sie die Grundprinzipien von AgentOps\n- Architect-Agent-Vorg\u00e4nge in der Google Cloud\nModul 2 \u2013 CI\/CD f\u00fcr die Bereitstellung von Agenten\n\n\nThemen:\n\n\n\n- CI\/CD-\u00dcberpr\u00fcfung\n- Ziele f\u00fcr den Einsatz von Agenten\n- CI\/CD-Tools und -Muster in Google Cloud\n- Automatisierung mit Cloud Build\nZiele:\n\n\n\n- Nutzung von CI\/CD-Tools und -Mustern f\u00fcr agentenbasierte L\u00f6sungen auf Google Cloud\n- W\u00e4hlen Sie das Bereitstellungsziel f\u00fcr Agenten in Google Cloud aus\n- Erstellen Sie eine vollst\u00e4ndige CI\/CD-Pipeline f\u00fcr einen Agenten\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: CI\/CD f\u00fcr Agenten auf Google Cloud\nModul 3 \u2013 Observability f\u00fcr Fehlerbehebung und Optimierung\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfung der Beobachtbarkeit\n- Protokollierung mit Agent-Callback-Protokollierung\n- Protokollierung und Ablaufverfolgung mit OpenTelemetry\nZiele:\n\n\n\n- Ermitteln Sie die Herausforderungen, die durch Observability angegangen werden\n- Einen ADK-Agenten mit strukturierten Protokollen ausstatten\n- OpenTelemetry-Tracing auf Agent Engine und Cloud Run aktivieren\n- Nutzen Sie BigQuery und Looker Studio zur Visualisierung\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: Instrumentierungs- und Debug-Agenten mit Cloud Logging und Cloud Trace\nModul 4 \u2013 Bewertung von Agenten und Qualit\u00e4tssicherung\n\n\nThemen:\n\n\n\n- Testen der Antworten generativer KI-Modelle\n- Bewertung der Modellantworten\nZiele:\n\n\n\n- Modellantworten validieren\n- Bewertung des Verhaltens der Agenten, der Tool-Nutzung und der Korrektheit der Bewegungsbahnen\n- Erstellen und Verwalten von Evaluierungss\u00e4tzen \u00fcber die ADK-Weboberfl\u00e4che\n- Evalsets mit der ADK-Benutzeroberfl\u00e4che, der Befehlszeile oder per Code auswerten\n- Nutzen Sie den Vertex AI Generative AI Evaluation Service\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: Bewertung von Agenten mit ADK\nModul 5 \u2013 Sicherheit und Governance\n\n\nThemen:\n\n\n\n- Modell- und Kontextsicherheit\n- Agentenzugriff\nZiele:\n\n\n\n- Sichern Sie Modell-Ein- und -Ausgaben mit Model Armor\n- Sch\u00fctzen Sie sensible Daten mit dem Schutz f\u00fcr sensible Daten von Model Armor\n- Stellen Sie die Verbindung zwischen einem Benutzer und einem Agenten sicher\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- Workshop: Verbesserung der KI-Sicherheit durch Model Armor und den Schutz sensibler Daten\nModul 6 \u2013 Anwendung von FinOps auf Agent-Kosten\n\n\nThemen:\n\n\n\n- Die wichtigsten Kostenfaktoren f\u00fcr KI-Agenten\n- Kosteneffiziente agentenbasierte Systeme\n- FinOps auf Google Cloud\nZiele:\n\n\n\n- Ermitteln Sie die wichtigsten Kostentreiber f\u00fcr KI-Agenten\n- Token- und Modellkosten senken\n- Entwicklung kosteneffizienter Agentensysteme\n- Implementierung eines messbaren AI-FinOps-Zyklus in Google Cloud","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"In diesem Kurs wenden Sie Ihr Wissen \u00fcber die Entwicklung von Agenten mithilfe des Agent Development Kit an, um Agenten mithilfe von Agent Operations (AgentOps) in der Google Cloud in Betrieb zu nehmen. Nachdem Sie sich mit den Herausforderungen bei der Verwaltung von Produktionsagenten und Bereitstellungszielen vertraut gemacht haben, erstellen Sie CI\/CD-Pipelines f\u00fcr Agenten und nutzen ein reguliertes \u00d6kosystem f\u00fcr die Artefaktverwaltung. Sie implementieren Bewertungssysteme mithilfe des GenAI Evaluation Service und des ADK und wenden Observability-L\u00f6sungen f\u00fcr die Fehlerbehebung mit Cloud Logging und Cloud Trace an. Sie integrieren Sicherheitsvorkehrungen gegen agentenspezifische Bedrohungen mithilfe von Model Armor und Sensitive Data Protection. 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