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课程时长 14 小时
课程大纲
多智能体系统简介
- 在AI生态系统中定义多智能体系统
- 核心优势和挑战
- 企业用例和应用
用于多智能体编排的AgentCore
- AgentCore编排架构
- 跨工作流管理多个智能体
- 动手实验：编排简单的智能体交互
协作和沟通模型
- 消息传递和共享内存模式
- 谈判和任务分配策略
- 动手实验：实施智能体协作协议
专业化和角色分配
- 为不同任务设计专业化智能体
- 平衡自主性与协调性
- 动手实验：创建角色特定智能体
扩展多智能体系统
- 企业级扩展的架构考虑
- 性能监控和负载均衡
- 动手实验：扩展编排的智能体系统
治理、安全和合规性
- 多智能体工作流的可审计性和可观测性
- 权限和安全模型
- 案例研究：受监管环境中的合规性
多智能体AI的未来方向
- 自主协作趋势
- 智能体集群的新兴研究
- 企业采用战略影响
总结和后续步骤
要求
- 对AI和机器学习系统有深入理解
- 具备分布式系统设计经验
- 熟悉AWS服务和基于云的架构
目标受众
- 系统架构师
- AI研究人员
- 企业战略团队
