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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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