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コース概要
マルチエージェントシステム入門
- AIエコシステムにおけるマルチエージェントシステムの定義
- 主な利点と課題
- 企業での利用事例およびアプリケーション例
AgentCoreによるマルチエージェントオーケストレーション
- AgentCoreのオーケストレーション構造
- ワークフロー全体で複数のエージェントを管理する方法
- 実習:シンプルなエージェント間連携の実装
協働および通信モデルの理解
- メッセージ交換と共有メモリ方式の活用方法
- エージェント間での交渉やタスク割り当て戦略
- 実習:エージェント協働プロトコルの構築
専門化と役割分担の設計手法
- さまざまなタスクに適した専門的なエージェントの作成方法
- 自律性と協調動作のバランスを取るアプローチ
- 実習:特定の役割を持つエージェントを構築する
マルチエージェントシステムの拡張性向上策
- 企業規模の利用に適したアーキテクチャ設計
- パフォーマンスモニタリングと負荷分散手法
- 実習:オーケストレートされたエージェントシステムのスケーリング手順
ガバナンス・セキュリティ・コンプライアンス対策
- マルチエージェントワークフローの追跡可能性および可視化手法
- 権限管理とセキュリティモデルの構築方法
- 事例研究:規制環境下でのコンプライアンス要件への対応
マルチエージェントAIの今後の展望
- 自律的な協働システムにおける最新動向
- 複数エージェントで構成される集団に関する研究進展状況
- 企業導入に向けた戦略的示唆事項
まとめおよび今後の取り組みについて
要求
- AIおよび機械学習システムに関する深い知識
- 分散型システム設計の実務経験
- AWSサービスやクラウドアーキテクチャへの理解
受講対象者
- システムアーキテクト
- AI研究者
- 企業の戦略企画チーム
14 時間