Python 多代理系統與協調機制培訓
本課程探討如何使用 Python 設計、協調及實現多代理系統（MAS）。參與者將學習如何構建能夠溝通、協作並適應環境的代理，以在複雜且動態的環境中實現共同目標。
這是由講師指導的現場培訓（線上或線下），旨在為希望設計和實現多代理系統，用於智能自動化、模擬及決策應用的高級專業人士而設。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 理解多代理系統的架構與原則。
- 開發具備溝通、協調及談判能力的代理。
- 實現用於代理交互的分佈式環境。
- 在多代理場景中應用強化學習與規劃技術。
- 模擬合作型與競爭型代理行為。
- 設計結合人類與智能代理的混合工作流。
課程形式
- 講師授課及現場演示。
- 使用開源代理框架進行的實操演練。
- 模擬多代理場景的團隊應用項目。
課程定制選項
- 如需申請本課程的定制化培訓，請聯繫我們以便安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程簡介
多代理系統介紹
- 代理、環境及交互模型概覽
- 代理系統中的合作、競爭與自主性
- 在物流、機器人技術及決策中的應用
代理架構的核心概念
- 反應式與深思熟慮型代理
- 通信協議與協調模型
- 知識表示與共享狀態
使用 Python 實現代理
- 使用 Mesa 框架構建代理
- 環境建模與交互
- 模擬代理行為及可視化
協調與通信
- 消息傳遞與共享內存架構
- 談判、共識及任務分配
- 協調算法（合同網、基於市場、群體模型）
多代理系統中的學習與適應
- 面向多個代理的強化學習
- 合作型與競爭型學習動態
- 使用 PettingZoo 和 Stable-Baselines3 進行多代理強化學習（MARL）
分佈式計算與擴展
- 使用 Ray 進行分佈式多代理模擬
- 管理並發與同步
- 並行化計算及處理共享資源
人類與代理的協作
- 設計用於人在回路協調的接口
- 結合 AI 輔助決策支持的混合工作流
- 倫理與運營考量
綜合項目
- 在 Python 中設計並實現多代理系統
- 演示代理之間的協調與學習
- 展示模擬結果及性能洞察
總結與後續步驟
最低要求
- 熟練掌握 Python 編程
- 對強化學習或 AI 代理設計有良好的理解
- 熟悉分佈式系統與網絡概念
受眾對象
- 設計協同或分佈式 AI 系統的系統架構師
- 從事協調與集體智慧研究的學者
- 開發人類與代理混合或多代理工作流的工程師
28 小時
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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