Phát triển Hệ thống Đa đại lý Khóa Học Đào Tạo
Hệ thống Đa tác tử (MAS) là một lĩnh vực tiên tiến của trí tuệ nhân tạo, nơi nhiều tác tử AI hợp tác hoặc cạnh tranh trong các môi trường động.
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia AI trình độ cao, những người muốn nắm vững các kỹ năng để thiết kế, xây dựng và triển khai MAS giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.
Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu các nguyên tắc của kiến trúc hệ thống đa tác tử.
- Triển khai các chiến lược giao tiếp, phối hợp và ra quyết định trong MAS.
- Áp dụng lý thuyết trò chơi để mô hình hóa tương tác giữa các tác tử và giải quyết xung đột.
- Tận dụng các khung như JADE để tạo các giải pháp MAS có khả năng mở rộng.
- Giải quyết các thách thức như khả năng mở rộng, độ tin cậy và hành vi nổi trội trong MAS.
Định dạng khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Hệ thống Đa tác tử
- Tổng quan về Hệ thống Đa tác tử (MAS)
- Ứng dụng của MAS trong các lĩnh vực thực tế
- So sánh với hệ thống đơn tác tử
Kiến trúc cho Hệ thống Đa tác tử
- Kiến trúc tập trung so với kiến trúc phân tán
- Các phương pháp tiếp cận kết hợp và phân lớp cho MAS
- Công cụ và khung phát triển MAS (ví dụ: JADE, SPADE)
Tác tử Communication và Điều phối
- Communication giao thức và ngôn ngữ (ví dụ: FIPA ACL)
- Kỹ thuật điều phối: lập kế hoạch, đàm phán và đồng bộ hóa
- Hành vi nổi trội và tự tổ chức trong MAS
Lý thuyết trò chơi và Ra quyết định
- Cơ bản về lý thuyết trò chơi cho MAS
- Chiến lược hợp tác so với cạnh tranh
- Giải quyết xung đột giữa các tác tử
Học trong Hệ thống Đa tác tử
- Học tăng cường trong MAS
- Động lực học hợp tác và đối kháng
- Học chuyển giao và chia sẻ kiến thức giữa các tác tử
Thách thức và Các chủ đề Nâng cao
- Scala Khả năng và hiệu suất trong môi trường MAS lớn
- Tin cậy và bảo mật trong giao tiếp của tác tử
- Các cân nhắc về đạo đức và ý nghĩa của việc phát triển MAS
Thực hành Activiti Bài tập
- Triển khai MAS cơ bản để phân bổ tài nguyên
- Mô phỏng giao tiếp và điều phối của tác tử trong môi trường động
- Triển khai MAS bằng khung như JADE
Tóm tắt và Các bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết vững chắc về các khái niệm trí tuệ nhân tạo
- Thông thạo lập trình Python
- Có kiến thức về lý thuyết trò chơi và hệ thống phân tán (khuyến nghị)
Đối tượng
- Các nhà nghiên cứu AI
- Các kỹ sư AI
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Phát triển Hệ thống Đa đại lý Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Phát triển Hệ thống Đa đại lý Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Phát triển Hệ thống Đa đại lý - Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Phát triển Agentic với Gemini 3 và Google Antigravity
21 GiờNâng cao Antigravity: Vòng lặp phản hồi, Học tập và Bộ nhớ dài hạn của Agent
14 GiờTích hợp Mastra nâng cao: API, công cụ, dữ liệu doanh nghiệp và hệ thống bên ngoài
21 GiờBuổi đào tạo có giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam bao quát các tích hợp Mastra nâng cao, bao gồm API, công cụ và các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp. Lý tưởng cho các kỹ sư cấp trung, khóa học cung cấp kiến thức về thiết kế tích hợp an toàn, khả năng mở rộng, cùng với triển khai thực hành thông qua các kịch bản thực tế và các quy tắc thực hành tốt nhất.
Tương tác thông minh: Trải nghiệm thực tế với AgentCore Memory, Code Interpreter & Browser Tool
14 GiờTăng tốc triển khai AI Agent với AgentCore Runtime & Gateway
14 GiờAntigravity cho nhà phát triển: Xây dựng các ứng dụng đặt Agent lên hàng đầu
21 GiờBắt đầu với Antigravity: Giới thiệu về các IDE dựa trên tác tử (Agent-First IDEs)
14 GiờGoogle Antigravity cho tự động hóa Web và các tác vụ dựa trên trình duyệt
21 GiờXây dựng AI Agent được quản lý hoàn chỉnh với AgentCore: Từ ý tưởng đến triển khai thực tế
14 GiờPhát triển AI Agent với Mastra
14 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc onsite) này dành cho các lập trình viên phần mềm cấp trung và các đội kỹ thuật mong muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng (scalable) và quan sát được (observable) bằng Mastra.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:
- Hiểu được kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với LLMs và các API bên ngoài.
- Thiết kế và triển khai các AI agent và workflows bằng TypeScript.
- Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để giám sát và cải thiện hiệu suất của agent.
- Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho môi trường sản xuất (production) bằng cách tận dụng các tính năng framework của Mastra.
Gỡ lỗi, Đánh giá và Đảm bảo Chất lượng Mastra cho các Agent AI
21 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam bao gồm các công cụ Mastra để gỡ lỗi, đánh giá và đảm bảo độ tin cậy của agent AI. Người tham gia sẽ áp dụng các chỉ số có cấu trúc, triển khai các luồng công việc quan sát (observability) và thiết lập các chiến lược QA để đảm bảo hiệu suất agent ổn định trong các môi trường phức tạp.
Mastra Ops & Production Engineering: Triển khai và mở rộng AI Agents
21 GiờKhóa đào tạo trực tiếp này về Việt Nam hướng dẫn các kỹ sư kỹ thuật cách triển khai và mở rộng các AI agent của Mastra cho mục đích sử dụng production. Khóa học bao quát các khía cạnh về chuẩn bị môi trường, khả năng quan sát và tối ưu hóa hiệu suất nhằm đảm bảo hoạt động của agent luôn đáng tin cậy, hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Tự động hóa quy trình làm việc & Điều phối đa tác nhân với Mastra
21 GiờKhóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn trong lĩnh vực Việt Nam này bao gồm các nguyên lý cơ bản của framework Mastra dành cho việc điều phối đa tác nhân nâng cao. Học viên sẽ học cách thiết kế các quy trình làm việc phức tạp, điều phối các tác vụ song song và triển khai các công cụ giám sát để đảm bảo hệ thống phân tán hoạt động ổn định và tích hợp tốt với doanh nghiệp.
