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Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agenten-Systeme
- Definition von Multi-Agenten-Systemen im KI-Ökosystem
- Kernvorteile und Herausforderungen
- Geschäftsfälle und Anwendungen in Unternehmen
AgentCore für die Multi-Agent-Orchestrierung
- Orchestrierungsarchitektur von AgentCore
- Verwaltung mehrerer Agenten in Workflows
- Praxiseinheit: Orchestrierung einfacher Agent-Interaktionen
Kollaborations- und Kommunikationsmodelle
- Muster für Nachrichtenübermittlung und gemeinsam genutzten Speicher
- Verhandlungs- und Aufgabenzuweisungsstrategien
- Praxiseinheit: Implementierung von Agent-Kollaborationsprotokollen
Spezialisierung und Rollenzuweisung
- Entwurf spezialisierter Agenten für verschiedene Aufgaben
- Ausbalancieren von Autonomie und Koordination
- Praxiseinheit: Erstellen rollenspezifischer Agenten
Skalierung von Multi-Agenten-Systemen
- Architekturüberlegungen für den unternehmerischen Maßstab
- Leistungsüberwachung und Lastverteilung
- Praxiseinheit: Skalieren eines orchestrierten Agent-Systems
Governance, Sicherheit und Compliance
- Nachvollziehbarkeit und Beobachtbarkeit für Multi-Agent-Workflows
- Berechtigungsmodelle und Sicherheitskonzepte
- Fallstudie: Compliance in regulierten Umgebungen
Zukünftige Entwicklungen im Bereich KI-Multi-Agenten-Systeme
- Trends in der autonomen Zusammenarbeit
- Aktuelle Forschungsansätze zu Agent-Sammlungen
- Strategische Implikationen für die Unternehmensadoption
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Tiefgreifendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Systemen
- Erfahrung in der Architektur verteilter Systeme
- Vertrautheit mit AWS-Diensten und cloudbasierten Architekturen
Zielgruppe
- Systemarchitekten
- KI-Forscher
- Teams für die Unternehmensstrategie
14 Stunden