Agentic AI in Multi-Agent Systems 培训
Agentic AI 在多代理系统中扮演著关键角色,使自主代理能够在复杂环境中互动、协作并做出决策。
这项由讲师指导的实时培训(线上或现场)旨在帮助高级专业人士使用 Agentic AI 框架开发和优化多代理系统。
在培训结束时,参与者将能够:
- 理解 Agentic AI 在多代理环境中的原理。
- 开发能够自主互动的 AI 驱动代理。
- 实施强化学习以实现自适应的 AI 行为。
- 优化多代理的协作与竞争。
- 将 Agentic AI 应用于机器人、游戏和企业自动化领域。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验室环境中进行动手实作。
课程定制选项
- 如需为此课程安排定制培训,请联系我们以进行安排。
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
- 设计自主人工智慧智能体
- 智能体沟通与决策策略
- 多智能体人工智慧的模拟环境
Reinforcement Learning 应用于 Agentic AI
- 将强化学习应用于多智能体系统
- 训练自主智能体以实现适应性行为
- 在决策中平衡探索与利用
Collaboration 与多智能体系统中的竞争
- 合作型人工智慧智能体策略
- 竞争与对抗性人工智慧互动
- 多智能体环境中的涌现行为
Agentic AI 在 Robotics 与自动化中的应用
- 机器人中的多智能体协调
- 群体智慧与分散式决策
- 机器人人工智慧应用的案例研究
Agentic AI 在 Game Development 中的应用
- 在多智能体模拟中设计人工智慧驱动的 NPC
- 互动式人工智慧智能体的行为建模
- 动态环境中的即时人工智慧决策
扩展多智能体人工智慧系统
- 大规模人工智慧互动的性能优化
- 管理智能体层级与基于角色的决策
- 将人工智慧智能体整合到云端环境中
Agentic AI 在多智能体系统中的未来
- 自主人工智慧协作的新兴趋势
- 透过深度学习扩展多智能体人工智慧能力
- 多智能体人工智慧的伦理与监管考量
总结与下一步
要求
- 具备AI模型开发经验
- 理解多代理系统概念
- 熟悉强化学习与AI驱动的自动化技术
目标受众
- 研究自主代理互动的AI研究人员
- Robotics 设计多代理协调的工程师
- 开发AI驱动NPC行为的游戏开发者
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- 设计涉及多个协作代理的工作流程。
- 将CrewAI与API、工具和外部系统整合。
- 实施并协调实际的自动化用例。
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- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
- Implement complex, event-driven multi-agent task flows.
- Integrate external APIs and data pipelines within a CrewAI system.
- Optimize coordination, error handling, and execution efficiency of multi-agent systems.
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- 了解Grok AI在业务中的功能与应用。
- 利用Grok AI进行市场研究和竞争分析。
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- 使用Read AI设计完整的远程团队会议工作流程。
- 自动化跟进和文件记录,减少会议开销。
- 利用AI摘要进行同步和非同步协作。
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通过本培训,参与者将能够:
- 设计涉及多个代理的安全且可审计的工作流程。
- 在自主系统中实施数据隐私策略。
- 集成日志记录、治理和合规机制。
- 在生产环境中部署和监控基于CrewAI的安全系统。