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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agent-Systeme
- Definition von Multi-Agent-Systemen im KI-Ökosystem
- Grundlegende Vorteile und Herausforderungen
- Unternehmensanwendungsfälle und -szenarien
AgentCore für die Multi-Agent-Orchestrierung
- Orchestrierungsarchitektur von AgentCore
- Verwaltung mehrerer Agenten über Workflows hinweg
- Praxislabor: Orchestrierung einfacher Agenteninteraktionen
Kooperations- und Kommunikationsmodelle
- Nachrichtenübergabe und gemeinsame Speichermuster
- Strategien zur Verhandlung und Aufgabenverteilung
- Praxislabor: Implementierung von Agentenkooperationsprotokollen
Spezialisierung und Rollenzuweisung
- Entwurf spezialisierter Agenten für verschiedene Aufgaben
- Gleichgewicht zwischen Autonomie und Koordination
- Praxislabor: Erstellung rollenspezifischer Agenten
Skalierung von Multi-Agent-Systemen
- Architektonische Überlegungen für Unternehmensmaßstab
- Leistungsüberwachung und Lastausgleich
- Praxislabor: Skalierung eines orchestrierten Agentensystems
Governance, Sicherheit und Compliance
- Auditierbarkeit und Beobachtbarkeit von Multi-Agent-Workflows
- Berechtigungskonzepte und Sicherheitsmodelle
- Fallstudie: Compliance in regulierten Umgebungen
Zukunftstrends im Multi-Agent-KI-Bereich
- Trends in der autonomen Zusammenarbeit
- Aufkommende Forschung zu Agentenkollektiven
- Strategische Implikationen für die unternehmensweite Einführung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in KI- und Maschinellem Lernsystemen
- Erfahrung im Entwurf von verteilten Systemen
- Vertrautheit mit AWS-Diensten und Cloud-Architekturen
Zielgruppe
- Systemarchitekten
- KI-Forscher
- Unternehmensstrategie-Teams
