Kerangka Materi

Pengenalan Sistem Multi-Agen

  • Mendefinisikan sistem multi-agen dalam ekosistem AI
  • Manfaat dan tantangan inti
  • Kasus penggunaan dan aplikasi di perusahaan

AgentCore untuk Orkesrasi Multi-Agen

  • Arsitektur orkesrasi AgentCore
  • Mengelola beberapa agen di seluruh alur kerja
  • Latihan langsung: mengorkesir interaksi agen sederhana

Model Kolaborasi dan Komunikasi

  • Pola penyaluran pesan dan memori bersama
  • Strategi perundingan dan alokasi tugas
  • Latihan langsung: menerapkan protokol kolaborasi agen

Spesialisasi dan Penugasan Peran

  • Mendesain agen spesialis untuk tugas-tugas yang berbeda
  • Membalankan otonomia dengan koordinasi
  • Latihan langsung: membuat agen berdasarkan peran

Memperbesar Sistem Multi-Agen

  • Perkonsideran arsitektur untuk skala perusahaan
  • Pemantauan kinerja dan pengaturan beban
  • Latihan langsung: memperbesar sistem agen yang diorkesir

Pemerintahan, Keamanan, dan Patuhaan

  • Keterauditan dan keterlihatan untuk alur kerja multi-agen
  • Model pengizinan dan keamanan
  • Kasus studi: patuhaan dalam lingkungan teratur

Arah Masdepan dalam AI Multi-Agen

  • Tren dalam kolaborasi otomatis
  • Penelitian mengembangkan dalam kelompok agen
  • Implikasi strategis untuk adopsi perusahaan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Penguasaan mendalam terhadap sistem kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman dalam desain sistem terdistribusi
  • Kenalan terhadap layanan AWS dan arsitektur berbasis cloud

Audience

  • Arsitek sistem
  • Peneliti kecerdasan buatan
  • Tim strategi perusahaan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait