课程大纲

多智能体系统简介

  • 定义多智能体系统及其应用
  • Agentic AI在自主智能体互动中的作用
  • 多智能体协调中的挑战

为多智能体环境开发Agentic AI

  • 设计自主AI智能体
  • 智能体通信与决策策略
  • 多智能体AI的模拟环境

Agentic AI的强化学习

  • 将强化学习应用于多智能体系统
  • 训练自主智能体以实现自适应行为
  • 在决策中平衡探索与利用

多智能体系统中的协作与竞争

  • 协作型AI智能体策略
  • 竞争与对抗性AI互动
  • 多智能体环境中的涌现行为

Agentic AI在机器人及自动化中的应用

  • 机器人中的多智能体协调
  • 群体智能与去中心化决策
  • 机器人AI应用案例研究

Agentic AI在游戏开发中的应用

  • 在多智能体模拟中设计AI驱动的NPC
  • 互动AI智能体的行为建模
  • 动态环境中的实时AI决策

扩展多智能体AI系统

  • 大规模AI互动的性能优化
  • 管理智能体层级与基于角色的决策
  • 将AI智能体与云环境集成

Agentic AI在多智能体系统中的未来

  • 自主AI协作的新兴趋势
  • 通过深度学习扩展多智能体AI能力
  • 多智能体AI的伦理与监管考量

总结与下一步

要求

  • 具备AI模型开发经验
  • 了解多智能体系统概念
  • 熟悉强化学习和AI驱动自动化

受众

  • 研究自主智能体互动的AI研究人员
  • 设计多智能体协调的机器人工程师
  • 实现AI驱动NPC行为的游戏开发者
 14 小时

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