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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Définition des systèmes multi-agents dans l'écosystème de l'IA
- Avantages et défis clés
- Cas d'usage et applications en entreprise
AgentCore pour l'orchestration multi-agents
- Architecture d'orchestration d'AgentCore
- Gestion de plusieurs agents à travers les flux de travail
- Travail pratique : orchestration d'interactions d'agents simples
Modèles de collaboration et de communication
- Passage de messages et modèles de mémoire partagée
- Stratégies de négociation et d'allocation des tâches
- Travail pratique : implémentation de protocoles de collaboration entre agents
Spécialisation et attribution des rôles
- Conception d'agents spécialisés pour différentes tâches
- Équilibre entre autonomie et coordination
- Travail pratique : création d'agents spécifiques à un rôle
Mise à l'échelle des systèmes multi-agents
- Considérations architecturales pour l'échelle entreprise
- Suivi des performances et répartition de charge
- Travail pratique : mise à l'échelle d'un système d'agents orchestré
Gouvernance, sécurité et conformité
- Auditabilité et observabilité pour les flux de travail multi-agents
- Gestion des autorisations et modèles de sécurité
- Étude de cas : la conformité dans les environnements régulés
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 prochaines étapes
Pré requis
- Solides connaissances des systèmes d'IA et d'apprentissage automatique.
- Expérience dans la conception de systèmes distribués.
- Familiarité avec les services AWS et les architectures basées sur le cloud.
Public cible
- Architectes systèmes.
- Chercheurs en IA.
- Équipes de stratégie d'entreprise.
