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期間 14 時間
コース概要
マルチエージェントシステムの概要
- 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
- コアとなる利点と課題
- エンタープライズ用途とアプリケーション
マルチエージェントオーケストレーションのための AgentCore
- AgentCore のオーケストレーションアーキテクチャ
- ワークフロー全体の複数エージェントの管理
- ハンズオンラボ：シンプルなエージェント間の相互作用のオーケストレーション
協調と通信モデル
- メッセージパッシングと共有メモリパターン
- 交渉とタスク割り当て戦略
- ハンズオンラボ：エージェント間協調プロトコルの実装
専門化とロール割り当て
- 異なるタスク向けの専門化エージェントの設計
- 自律性と協調性のバランス調整
- ハンズオンラボ：ロール特化型エージェントの作成
マルチエージェントシステムのスケーリング
- エンタープライズ規模のためのアーキテクチャ上の考慮事項
- パフォーマンス監視と負荷分散
- ハンズオンラボ：オーケストレーションされたエージェントシステムのスケーリング
ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス
- マルチエージェントワークフローの監査可能性と可観測性
- 権限付与とセキュリティモデル
- ケーススタディ：規制された環境におけるコンプライアンス
マルチエージェント AI の今後の方向性
- 自律的協調のトレンド
- エージェント集団に関する新興研究
- エンタープライズ採用における戦略的含意
まとめと次のステップ
要求
- AI および機械学習システムに関する深い理解
- 分散システム設計の経験
- AWS サービスおよびクラウドベースのアーキテクチャへの親しみ
対象者
- システムアーキテクト
- AI 研究者
- エンタープライズ戦略チーム
