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課程簡介
多智能體系統簡介
- 定義AI生態系統中的多智能體系統
- 核心優勢與挑戰
- 企業用例與應用
用於多智能體編排的AgentCore
- AgentCore編排架構
- 跨工作流管理多個智能體
- 動手實驗:編排簡單的智能體交互
協作與溝通模型
- 消息傳遞與共享內存模式
- 協商與任務分配策略
- 動手實驗:實現智能體協作協議
專業化與角色分配
- 爲不同任務設計專業化的智能體
- 平衡自主性與協調性
- 動手實驗:創建特定角色的智能體
多智能體系統的擴展
- 企業級擴展的架構考量
- 性能監控與負載均衡
- 動手實驗:擴展編排的智能體系統
治理、安全與合規
- 多智能體工作流的可審計性與可觀察性
- 權限管理與安全模型
- 案例研究:受監管環境中的合規性
多智能體AI的未來方向
- 自主協作的趨勢
- 智能體集體的新興研究
- 企業採用的戰略意義
總結與下一步
最低要求
- 深入理解AI和機器學習系統
- 具備分佈式系統設計的經驗
- 熟悉AWS服務和基於雲的架構
受衆
- 系統架構師
- AI研究員
- 企業戰略團隊
14 時間: