Kursplan

Introduksjon til Multi-Agent Systems

  • Definere multi-agent systems i AI-økosystemet
  • Kjernefordeler og utfordringer
  • Bedriftsbaserte bruksområder og applikasjoner

AgentCore for Multi-Agent Orchestration

  • AgentCore orchestration arkitektur
  • Å håndtere flere agenter over arbeidsflyter
  • Håndson-lab: orchestrer enkle agentinteraksjoner

Samarbeids- og kommunikasjonsmodeller

  • Meldingspassering og delt minne mønstre
  • Forhandlings- og oppgavesplasseringstrategier
  • Håndson-lab: implementere agent samarbeidsprotokoller

Spesialisering og rolletildeling

  • Utforme spesialiserte agenter for ulike oppgaver
  • Balansere autonomi med koordinering
  • Håndson-lab: opprette rollebaserte agenter

Skalering av Multi-Agent Systems

  • Arkitekturhensyn for bedriftsnivå
  • Ytelsesovervåking og lastbalansering
  • Håndson-lab: skalere et orkestrert agentsystem

Styresett, Sikkerhet og Samtykke

  • Revisjonsbarhet og observabilitet for multi-agent arbeidsflyter
  • Tillatelses- og sikkerhetsmodeller
  • Case study: overholdelse i regulerte miljøer

Fremtidige retninger i Multi-Agent AI

  • Trender i selvstendig samarbeid
  • Ny forskning innen agentkollektiver
  • Strategiske implikasjoner for bedriftsadopsjon

Oppsummering og neste steg

Krav

  • Stor forståelse av AI og maskinlæringsystemer
  • Erfaring med distribuerte systemdesign
  • Kjennskap til AWS-tjenester og skybaserte arkitekturer

Målgruppe

  • Systemarkitekter
  • AI-forskere
  • Bedriftsstrategiavdelinger
 14 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier