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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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