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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