Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agent-Systeme

  • Definition von Multi-Agent-Systemen im AI-Ekosystem
  • Kernvorteile und Herausforderungen
  • Unternehmensanwendungen und Einsatzfälle

AgentCore für die Orchestrierung von Multi-Agent-Systemen

  • Architektur der AgentCore-Orchestrierung
  • Verwaltung mehrerer Agents über Workflows hinweg
  • Praxis-Lab: Orchestrierung einfacher Agent-Interaktionen

Kollaborations- und Kommunikationsmodelle

  • Messagetunnelung und Muster für gemeinsames Speichermodell
  • Negotiationsstrategien und Aufgabenzuweisungen
  • Praxis-Lab: Implementierung von Kollaborationsprotokollen für Agents

Spezialisierung und Rollenzuordnung

  • Gestaltung spezialisierter Agents für unterschiedliche Aufgaben
  • Balancieren der Autonomie mit Koordination
  • Praxis-Lab: Erstellung von agentspezifischen Rollen

Skalierung von Multi-Agent-Systemen

  • Architekturüberlegungen für Unternehmensgröße
  • Leistungsüberwachung und Lastausgleich
  • Praxis-Lab: Skalierung eines orchestrierten Agentensystems

Governance, Sicherheit und Konformität

  • Auditierbarkeit und Beobachtbarkeit für Multi-Agent-Workflows
  • Berechtigungs- und Sicherheitsmodelle
  • Fallstudie: Konformität in regulierten Umgebungen

Zukünftige Entwicklungen in der Multi-Agent AI

  • Trends bei autonomen Zusammenarbeit
  • Entstehende Forschung zu Agentenkollektiven
  • Strategische Implikationen für die Unternehmensadoption

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Starkes Verständnis von KI- und maschinellem Lernsystem
  • Erfahrung im Design verteilter Systeme
  • Bekanntschaft mit AWS-Diensten und cloudbasierten Architekturen

Zielgruppe

  • Systemarchitekten
  • KI-Forscher
  • Unternehmensstrategieteams
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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