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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