Plan du cours

Introduction aux Systèmes Multi-Agents

  • Définition des systèmes multi-agents dans l'écosystème de l'IA
  • Bénéfices et défis principaux
  • Cas d'utilisation et applications pour les entreprises

AgentCore pour l’Orchestration Multi-Agents

  • Architecture d'orchestration AgentCore
  • Gestion de multiples agents dans des workflows
  • Laboratoire pratique : orchestration d'interactions simples entre agents

Modèles de Collaboration et de Communication

  • Modèles de passage de messages et de mémoire partagée
  • Stratégies de négociation et d'allocation des tâches
  • Laboratoire pratique : mise en œuvre de protocoles de collaboration entre agents

Spécialisation et Attribution des Rôles

  • Conception d'agents spécialisés pour différentes tâches
  • Balancing de l'autonomie avec la coordination
  • Laboratoire pratique : création d'agents spécifiques à un rôle

Mise à l'échelle des Systèmes Multi-Agents

  • Considérations architecturales pour une mise à l’échelle entreprise
  • Surveillance de la performance et équilibrage de charge
  • Laboratoire pratique : mise à l'échelle d'un système orchestré multi-agents

Gouvernance, Sécurité et Conformité

  • Auditabilité et observabilité pour les workflows multi-agents
  • Modèles de permissionnement et sécurité
  • Cas d'étude : conformité dans des environnements réglementés

Directions futures en IA Multi-Agents

  • Tendances en collaboration autonome
  • Recherches émergentes sur les collectifs d'agents
  • Implications stratégiques pour l'adoption par les entreprises

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension approfondie des systèmes d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience dans la conception de systèmes distribués
  • Familiarité avec les services AWS et les architectures basées sur le cloud

Public cible

  • Architectes système
  • Chercheurs en IA
  • Équipes de stratégie d'entreprise
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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