Formation Systèmes multi-agents et coordination en Python

Introduction aux systèmes multi-agents

• Vue d'ensemble des agents, des environnements et des modèles d'interaction
• Coopération, concurrence et autonomie dans les systèmes agentiques
• Applications dans la logistique, la robotique et la prise de décision

Concepts fondamentaux de l'architecture des agents

• Agents réactifs vs. agents délibératifs
• Protocoles de communication et modèles de coordination
• Représentation des connaissances et état partagé

Mise en œuvre des agents en Python

• Construction d'agents à l'aide du cadre Mesa
• Modélisation des environnements et des interactions
• Simulation du comportement des agents et visualisation

Coordination et communication

• Passage de messages et architectures à mémoire partagée
• Négociation, consensus et allocation des tâches
• Algorithmes de coordination (réseau de contrats, modèles de marché, modèles de nuée)

Apprentissage et adaptation dans les systèmes multi-agents

• Apprentissage par renforcement pour plusieurs agents
• Dynamiques d'apprentissage coopératif vs. concurrentiel
• Utilisation de PettingZoo et de Stable-Baselines3 pour l'apprentissage par renforcement multi-agents (MARL)

Informatique distribuée et mise à l'échelle

• Utilisation de Ray pour des simulations multi-agents distribuées
• Gestion de la concurrence et de la synchronisation
• Parallélisation des calculs et gestion des ressources partagées

Collaboration humain-agent

• Conception d'interfaces pour la coordination avec intervention humaine
• Flux de travail hybrides avec aide à la décision par IA
• Considérations éthiques et opérationnelles

Projet de synthèse

• Conception et mise en œuvre d'un système multi-agents en Python
• Démonstration de la coordination et de l'apprentissage entre agents
• Présentation des résultats de simulation et des insights sur les performances

Résumé et prochaines étapes