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課程簡介

多代理系統簡介

  • 在AI生態系中定義多代理系統。
  • 核心優勢與挑戰。
  • 企業應用案例。

用於多代理協調的AgentCore

  • AgentCore協調架構。
  • 跨工作流程管理多個代理。
  • 實作練習:協調簡單的代理互動。

協作與溝通模式

  • 訊息傳遞與共享內存模式。
  • 談判與任務分配策略。
  • 實作練習:實施代理協作協議。

專業化與角色分配

  • 為不同任務設計專用代理。
  • 平衡自主性與協調性。
  • 實作練習:創建角色特定代理。

擴展多代理系統

  • 企業級擴展的架構考量。
  • 效能監控與負載平衡。
  • 實作練習:擴展協調的代理系統。

治理、安全與合規性

  • 多代理工作流的審查能力與可觀測性。
  • 權限與安全模型。
  • 案例分析:受監管環境中的合規性。

多代理AI的未來方向

  • 自主協作的趨勢。
  • 代理集群的新興研究。
  • 企業採用的戰略影響。

總結與後續步驟

最低要求

  • 深入理解AI與機器學習系統。
  • 擁有分佈式系統設計經驗。
  • 熟悉AWS服務與雲端架構。

受眾

  • 系統架構師。
  • AI研究員。
  • 企業策略團隊。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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