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課程簡介

多智能體系統簡介

  • 在 AI 生態系統中定義多智能體系統
  • 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
  • 在流程中管理多個智能體
  • 實作實驗室:編排簡單智能體互動

協作與溝通模型

  • 訊息傳遞與共享內存模式
  • 協商與任務分配策略
  • 實作實驗室:實作智能體協作協議

專業化與角色指派

  • 為不同任務設計專業智能體
  • 在自主性與協調性之間取得平衡
  • 實作實驗室:建立特定角色的智能體

擴展多智能體系統

  • 企業規模的架構考量
  • 效能監控與負載平衡
  • 實作實驗室:擴展已編排的智能體系統

治理、安全與合規性

  • 多智能體流程的審計能力與可觀察性
  • 權限與安全模型
  • 案例研究: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
  • 智能體集合的前沿研究
  • 對企業採用的策略影響

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備深厚的 AI 及機器學習系統知識
  • 具備分散式系統設計經驗
  • 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

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