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Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agent-Systeme
- Definition von Multi-Agent-Systemen im Kontext der KI
- Wesentliche Vorteile und Herausforderungen
- Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen
AgentCore zur Orchestrierung von Multi-Agent-Systemen
- Architektur der AgentCore-Orchestrierung
- Verwaltung mehrerer Agenten in Workflows
- Praktische Übung: Orchestrierung einfacher Agent-Interaktionen
Modelle der Zusammenarbeit und Kommunikation
- Muster zur Nachrichtenübermittlung und gemeinsamen Speichernutzung
- Strategien für Verhandlungen sowie Aufgabenverteilung
- Praktische Übung: Implementierung von Zusammenarbeitsprotokollen zwischen Agenten
Spezialisierung und Rollenzuweisung
- Entwurf spezialisierter Agenten für unterschiedliche Aufgaben
- Ausgewogene Autonomie in Verbindung mit Koordination
- Praktische Übung: Erstellung rollenspezifischer Agenten
Skalierung von Multi-Agent-Systemen
- Architektonische Aspekte für die Skalierung im Unternehmenseinsatz
- Leistungsüberwachung sowie Lastverteilung
- Praktische Übung: Skalierung eines orchestrierten Agent-Systems
Governance, Sicherheit und Compliance
- Nachvollziehbarkeit sowie Beobachtbarkeit von Multi-Agent-Workflows
- Berechtigungsvergabe und Sicherheitsmodelle
- Fallstudie: Compliance-Anforderungen in regulierten Umgebungen
Zukünftige Entwicklungen im Bereich Multi-Agent-KI
- Trends bei autonomer Zusammenarbeit zwischen Agenten
- Aktuelle Forschungsentwicklungen zu Agentengemeinschaften
- Strategische Auswirkungen auf die Unternehmensadoption
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Gute Kenntnisse von KI- und maschinellen Lern-Systemen
- Erfahrung im Entwurf verteilter Systeme
- Vertrautheit mit AWS-Diensten sowie Cloud-basierten Architekturen
Zielgruppe
- Systemarchitekten
- KI-Forscher
- Unternehmensstrategieteams
14 Stunden