Đề cương khóa học

Giới thiệu về hệ thống đa agent

  • Định nghĩa hệ thống đa agent trong hệ sinh thái AI
  • Các lợi ích và thách thức chính
  • Các trường hợp sử dụng và ứng dụng trong doanh nghiệp

AgentCore cho việc điều phối hệ thống đa agent

  • Kiến trúc điều phối AgentCore
  • Quản lý nhiều agent trong các quy trình làm việc
  • Bài thực hành: điều phối các tương tác đơn giản giữa agent

Các mô hình hợp tác và giao tiếp

  • Các mẫu truyền thông tin và bộ nhớ chia sẻ
  • Các chiến lược đàm phán và phân bổ nhiệm vụ
  • Bài thực hành: triển khai các giao thức hợp tác giữa agent

Chuyên môn hóa và phân bổ vai trò

  • Thiết kế các agent chuyên môn hóa cho các nhiệm vụ khác nhau
  • Cân bằng tự chủ với việc phối hợp
  • Bài thực hành: tạo các agent theo vai trò

Tăng cường hệ thống đa agent

  • Các ý kiến kiến trúc cho quy mô doanh nghiệp
  • Giám sát hiệu suất và cân bằng tải
  • Bài thực hành: tăng cường một hệ thống agent đã điều phối

Quản trị, bảo mật và tuân thủ quy định

  • Kiểm tra và giám sát các quy trình làm việc đa agent
  • Các mô hình cấp quyền và bảo mật
  • Trường hợp nghiên cứu: tuân thủ quy định trong môi trường có điều chỉnh

Hướng phát triển tương lai trong AI đa agent

  • Xu hướng trong hợp tác tự động
  • Nghiên cứu mới về các tập hợp agent
  • Các ý nghĩa chiến lược cho việc áp dụng trong doanh nghiệp

Tóm lược và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Sự hiểu biết sâu sắc về các hệ thống trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Kinh nghiệm về thiết kế hệ thống phân tán
  • Sự quen thuộc với các dịch vụ AWS và kiến trúc dựa trên đám mây

Đối tượng

  • Kiến trúc sư hệ thống
  • Nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
  • Đội ngũ định hướng chiến lược doanh nghiệp
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan