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课程大纲
多智能体系统简介
- 定义AI生态系统中的多智能体系统
- 核心优势与挑战
- 企业用例与应用
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
协作与沟通模型
- 消息传递与共享内存模式
- 协商与任务分配策略
- 动手实验:实现智能体协作协议
专业化与角色分配
- 为不同任务设计专业化的智能体
- 平衡自主性与协调性
- 动手实验:创建特定角色的智能体
多智能体系统的扩展
- 企业级扩展的架构考量
- 性能监控与负载均衡
- 动手实验:扩展编排的智能体系统
治理、安全与合规
- 多智能体工作流的可审计性与可观察性
- 权限管理与安全模型
- 案例研究:受监管环境中的合规性
多智能体AI的未来方向
- 自主协作的趋势
- 智能体集体的新兴研究
- 企业采用的战略意义
总结与下一步
要求
- 深入理解AI和机器学习系统
- 具备分布式系统设计的经验
- 熟悉AWS服务和基于云的架构
受众
- 系统架构师
- AI研究员
- 企业战略团队
14 小时