Utvikling av Multi-Agent Systemer Treningskurs
Multi-Agent Systems (MAS) er et banebrytende område innen kunstig intelligens der flere AI-agenter samarbeider eller konkurrerer i dynamiske miljøer.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot AI-fagfolk på avansert nivå som ønsker å mestre ferdighetene til å designe, bygge og distribuere MAS som løser komplekse problemer i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for multi-agent systemarkitekturer.
- Implementere strategier for kommunikasjon, koordinering og beslutningstaking i MAS.
- Bruk spillteori for å modellere agentinteraksjoner og løse konflikter.
- Utnytt rammeverk som JADE for å lage skalerbare MAS-løsninger.
- Ta tak i utfordringer som skalerbarhet, tillit og fremvoksende atferd i MAS.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Multi-Agent-systemer
- Oversikt over Multi-Agent Systems (MAS)
- Anvendelser av MAS i virkelige domener
- Sammenligning med enkeltagentsystemer
Arkitekturer for multiagentsystemer
- Sentraliserte vs desentraliserte arkitekturer
- Hybride og lagdelte tilnærminger til MAS
- Verktøy og rammeverk for MAS-utvikling (f.eks. JADE, SPADE)
Agent Communication og koordinering
- Communication protokoller og språk (f.eks. FIPA ACL)
- Koordinasjonsteknikker: planlegging, forhandlinger og synkronisering
- Emergent atferd og selvorganisering i MAS
Spillteori og beslutningstaking
- Grunnleggende spillteori for MAS
- Kooperative vs konkurransestrategier
- Løse konflikter mellom agenter
Læring i multiagentsystemer
- Forsterkende læring i MAS
- Samarbeidende og motstridende læringsdynamikk
- Overføre læring og kunnskapsdeling mellom agenter
Utfordringer og avanserte emner
- Scalaevne og ytelse i store MAS-miljøer
- Tillit og sikkerhet i agentkommunikasjon
- Etiske betraktninger og implikasjoner av MAS-utvikling
Hands-On Activities
- Implementering av grunnleggende MAS for ressursallokering
- Simulere agentkommunikasjon og koordinering i et dynamisk miljø
- Distribuere en MAS ved å bruke et rammeverk som JADE
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Solid forståelse av kunstig intelligens-konsepter
- Ferdighet i Python programmering
- Kjennskap til spillteori og distribuerte systemer (anbefales)
Publikum
- AI-forskere
- AI-ingeniører
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
Utvikling av Multi-Agent Systemer Treningskurs - Bestilling
Utvikling av Multi-Agent Systemer Treningskurs - Forespørsel
Utvikling av Multi-Agent Systemer - Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
Agentic utvikling med Gemini 3 og Google Antigravity
21 TimerAvansert Antigravity: Tilbakekoblingssyklus, læring og langvarig agenthukommelse
14 TimerAvansert integrasjon med Mastra: API-er, verktøy, enterprise-data og eksterne systemer
21 TimerDenne veiledede utdanningen i Norge dekker avansert integrasjon med Mastra, inkludert API-er, verktøy og enterprise-datasystemer. Den er ideell for ingeniører på mellomnivå og underviser i sikker og skalerbar integrasjonsdesign samt praktisk implementering med reelle scenarier og beste praksis.
Interaktive AI-agenter: AgentCore Memory, Code Interpreter og Browser Tool i praksis
14 TimerHurtiggjøre utplassing av AI-agenter med AgentCore Runtime & Gateway
14 TimerAntigravity for utviklere: Bygger agentfokuserte applikasjoner
21 TimerKom i gang med Antigravity: En introduksjon til agent-første IDE-er
14 TimerAntigravity for nettbasert automatisering og oppgaver i nettleseren
21 TimerOppbygging av fullstendig administrerte AI-agenter med AgentCore: Fra konsept til produksjon
14 TimerUtvikling av AI-agenter med Mastra
14 TimerDenne instruktørledede, live-utdanningen (online eller på plass) retter seg til midtnivå-programvareutviklere og ingeniørteams som ønsker å bygge skalbare og observerbare AI-systemer med Mastra.
Når utdanningen er fullført, vil deltakerne kunne:
- Forstå Mastras arkitektur og hvordan den integreres med LLM-er og eksterne API-er.
- Designe og implementere AI-agenter og arbeidsflyter ved hjelp av TypeScript.
- Bruke Mastras verktøy for observbarhet og minne for å overvåke og forbedre agentytelsen.
- Utrulle produksjonsklare AI-applikasjoner ved utnyttelse av Mastras rammeverkfunkasjoner.
Mastra feilretting, evaluering og kvalitetskontroll for AI-agenter
21 TimerDenne instruktørgjeldende opplæringen i Norge dekker Mastra-verktøy for feilretting, evaluering og sikring av AI-agent pålitelighet. Deltakerne vil bruke strukturerte metrikker, implementere observbarhetsarbeidsflyter og designe kvalitetskontrollstrategier for å sikre konsistent agentytelse i komplekse miljøer.
Mastra Ops & produksjonsingeniør: Innsats og skalering av AI-agenter
21 TimerDenne live-utdannelsen i Norge veileder tekniske fagpersoner gjennom implementering og skalering av Mastra AI-agenter for produksjonsbruk. Den dekker miljøforberedelse, observabilitet og ytelsesoptimalisering for å sikre pålitelig, effektiv og kostnadseffektiv agentdrift.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 TimerDenne instruktørgjeldende utdanningen i Norge dekker grunnleggende prinsipper for Mastra-rammeverket for avansert orkestrering av flere agenter. Lær å designe komplekse arbeidsflyter, koordinere paralelle oppgaver og implementere overvåkningsverktøy for pålitelige distribuserte systemer og enterprise-integrasjon.
