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Plan du cours

Introduction aux systèmes multi-agents

  • Définition des systèmes multi-agents dans l’écosystème de l’IA.
  • Principaux avantages et défis.
  • Cas d’usage et applications en entreprise.

AgentCore pour l’orchestration multi-agents

  • Architecture d’orchestration d’AgentCore.
  • Gestion de plusieurs agents au sein de workflows.
  • Pratique : orchestration d’interactions simples entre agents.

Modèles de collaboration et de communication

  • Patrons de messagerie et de mémoire partagée.
  • Stratégies de négociation et d’attribution des tâches.
  • Pratique : mise en œuvre de protocoles de collaboration entre agents.

Spécialisation et attribution des rôles

  • Conception d’agents spécialisés pour différentes tâches.
  • Équilibre entre autonomie et coordination.
  • Pratique : création d’agents spécifiques à un rôle.

Mise à l’échelle des systèmes multi-agents

  • Considérations architecturales pour une mise à l’échelle adaptée aux entreprises.
  • Surveillance des performances et équilibrage de charge.
  • Pratique : mise à l’échelle d’un système d’agents orchestrés.

Gouvernance, sécurité et conformité

  • Traçabilité et observabilité des workflows multi-agents.
  • Modèles de permissions et de sécurité.
  • Étude de cas : la conformité dans des environnements réglementés.

Perspectives futures de l’IA multi-agents

  • Tendances en matière de collaboration autonome.
  • Recherches émergentes sur les collectifs d’agents.
  • Implications stratégiques pour l’adoption en entreprise.

Synthèse et étapes suivantes

Pré requis

  • Excellente compréhension des systèmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
  • Expérience dans la conception de systèmes distribués.
  • Maîtrise des services AWS et des architectures cloud.

Public cible

  • Architectes systèmes.
  • Chercheurs en intelligence artificielle.
  • Équipes stratégiques des entreprises.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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