دوره آموزشی عملیات ایجنت‌های هوش مصنوعی: خطا و بازیابی

با حرکت AI Agents از مرحله آزمایش (Experimentation) به محیط‌های واقعی و عملیاتی (Production)، خطاها و اختلالات می‌توانند به ریسک‌های جدی برای کسب‌وکار تبدیل شوند. این دوره سطح متوسط به شما یاد می‌دهد چگونه رفتار ایجنت‌ها را در محیط واقعی پایش کنید و در صورت بروز مشکل، سریع آن را شناسایی و اصلاح کنید.

در این آموزش با استفاده از تمرین‌های عملی در GitHub Codespaces یاد می‌گیرید چگونه مسیر اجرای ایجنت‌ها را ردیابی کنید، نقاط شکست (Failure Modes) را تحلیل کنید و عملکرد سیستم‌های تک‌ایجنتی و چندایجنتی را بررسی نمایید.

همچنین روش‌های پیاده‌سازی Rollback (بازگشت به وضعیت سالم قبلی)، طراحی سیستم‌های بازیابی خودکار (Recovery Workflows) و تولید گزارش‌های لحظه‌ای برای بررسی سلامت ایجنت‌ها را خواهید آموخت.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود ایجنت‌های هوش مصنوعی را در محیط تولید پایدارتر، قابل پیش‌بینی‌تر و ایمن‌تر مدیریت کنید.

🎯 اهداف یادگیری
شناسایی و تشخیص خطاهای AI Agent در محیط production با استفاده از logging و monitoring
تحلیل لاگ‌ها و وضعیت سیستم برای پیدا کردن منبع خطا و ایجنت مسئول
بررسی اثر خطا با مقایسه وضعیت قبل و بعد از عملیات
پیاده‌سازی مکانیزم‌های Rollback برای بازگرداندن سیستم به وضعیت سالم
ارزیابی موفقیت بازیابی از طریق بررسی یکپارچگی داده‌ها
تحلیل لاگ‌های پس از بازیابی برای اطمینان از سلامت سیستم
طراحی سیستم‌های بازیابی خودکار (Automated Recovery Workflows)
ساخت گزارش‌های عملیاتی برای نمایش وضعیت سلامت ایجنت‌ها
پایش عملکرد ایجنت‌ها در زمان واقعی (Real-time Monitoring)
کاهش ریسک خطاهای چندایجنتی در محیط‌های عملیاتی