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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
- 企業用例與應用場景
用於多代理協作的 AgentCore
- AgentCore 協作架構
- 跨工作流程管理多個代理
- 實作實驗室：協作簡單的代理互動
協作與通訊模型
- 消息傳遞與共享內存模式
- 協商與任務分配策略
- 實作實驗室：實施代理協作協議
專業化與角色分配
- 為不同任務設計專業化代理
- 平衡自主性與協調性
- 實作實驗室：創建角色特定代理
擴展多代理系統
- 企業規模的架構考量
- 性能監控與負載均衡
- 實作實驗室：擴展協作代理系統
治理、安全與合規
- 多代理工作流程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
多代理 AI 的未來方向
- 自主協作的趨勢
- 代理集體的研究發展
- 對企業採用的戰略影響
總結與下一步
最低要求
- 對 AI 與機器學習系統有深入的理解
- 具備分布式系統設計經驗
- 熟悉 AWS 服務及雲基礎架構
目標受眾
- 系統架構師
- AI 研究員
- 企業策略團隊
