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課程時長 14 時間：
課程簡介
多智能体系统简介
- 在 AI 生态系统中定义多智能体系统
- 核心优势与挑战
- 企业用例与应用
用于多智能体编排的 AgentCore
- AgentCore 编排架构
- 跨工作流管理多个智能体
- 动手实验：编排简单的智能体交互
协作与沟通模型
- 消息传递与共享内存模式
- 协商与任务分配策略
- 动手实验：实现智能体协作协议
专业化与角色分配
- 为不同任务设计专业化智能体
- 平衡自主性与协调性
- 动手实验：创建角色特定的智能体
扩展多智能体系统
- 企业级规模的架构考量
- 性能监控与负载均衡
- 动手实验：扩展编排后的智能体系统
治理、安全与合规
- 多智能体工作流的可审计性与可观测性
- 权限管理与安全模型
- 案例研究：受监管环境中的合规性
多智能体 AI 的未来方向
- 自主协作的趋势
- 智能体集体的新兴研究
- 企业采用的战略意义
总结与后续步骤
最低要求
- 深入理解 AI 和机器学习系统
- 具备分布式系统设计经验
- 熟悉 AWS 服务和基于云的架构
目标受众
- 系统架构师
- AI 研究人员
- 企业战略团队
