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Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Définition des systèmes multi-agents dans l’écosystème de l’IA
- Principaux avantages et défis
- Cas d’utilisation et applications en entreprise
AgentCore pour l’orchestration multi-agents
- Architecture d’orchestration d’AgentCore
- Gestion de plusieurs agents au sein de workflows
- Atelier pratique : orchestration d’interactions simples entre agents
Modèles de collaboration et de communication
- Patterns de passage de messages et de mémoire partagée
- Stratégies de négociation et d’attribution des tâches
- Atelier pratique : implémentation de protocoles de collaboration entre agents
Spécialisation et attribution de rôles
- Conception d’agents spécialisés pour différentes tâches
- Équilibre entre autonomie et coordination
- Atelier pratique : création d’agents spécifiques à un rôle
Mise à l’échelle des systèmes multi-agents
- Considérations architecturales pour une mise à l’échelle en entreprise
- Surveillance des performances et équilibre de charge
- Atelier pratique : mise à l’échelle d’un système d’agents orchestrés
Gouvernance, sécurité et conformité
- Traçabilité et observabilité des workflows multi-agents
- Modèles de permissions et de sécurité
- Étude de cas : conformité dans les environnements réglementés
Perspectives futures de l’IA multi-agents
- Tendances en matière de collaboration autonome
- Recherches émergentes sur les collectifs d’agents
- Implications stratégiques pour l’adoption en entreprise
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Bonne compréhension des systèmes d’IA et d’apprentissage automatique
- Expérience en conception de systèmes distribués
- Connaissance des services AWS et des architectures cloud
Public visé
- Architectes système
- Chercheurs en IA
- Équipes de stratégie d’entreprise
14 Heures