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課程時長 14 時間：
課程簡介
多代理系統簡介
- 定義 AI 生態系統中的多代理系統
- 核心優勢與挑戰
- 企業應用場景與案例
用於多代理編排的 AgentCore
- AgentCore 編排架構
- 在跨工作流程中管理多個代理
- 實作實驗室：編排簡單的代理互動
協作與通訊模型
- 訊息傳遞與共享記憶體模式
- 協商與任務分配策略
- 實作實驗室：實施代理協作協議
專項化與角色分配
- 為不同任務設計專用代理
- 平衡自主性與協調性
- 實作實驗室：建立特定角色的代理
多代理系統的擴展性
- 企業級規模的架構考量
- 效能監控與負載平衡
- 實作實驗室：擴展已編排的代理系統
治理、安全與合規
- 多代理工作流程的可稽核性與可觀測性
- 權限設定與安全模型
- 案例研究：受監管環境中的合規性
多代理 AI 的未來發展方向
- 自主協作的趨勢
- 代理集體的新興研究
- 對企業採用的策略影響
總結與下一步行動
最低要求
- 對 AI 與機器學習系統具備強勁的認知
- 具備分散式系統設計經驗
- 熟悉 AWS 服務及雲端基礎架構
目標受眾
- 系統架構師
- AI 研究人員
- 企業策略團隊
