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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