Utveckling av Multi-Agent System Träningskurs
Multi-Agent Systems (MAS) är ett banbrytande område inom artificiell intelligens där flera AI-agenter samarbetar eller konkurrerar i dynamiska miljöer.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till AI-proffs på avancerad nivå som vill behärska färdigheterna att designa, bygga och distribuera MAS som löser komplexa, verkliga problem.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för systemarkitekturer med flera agenter.
- Implementera strategier för kommunikation, koordinering och beslutsfattande i MAS.
- Tillämpa spelteori för att modellera agentinteraktioner och lösa konflikter.
- Utnyttja ramverk som JADE för att skapa skalbara MAS-lösningar.
- Hantera utmaningar som skalbarhet, förtroende och framväxande beteende i MAS.
Kursens upplägg
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och övning.
- Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Introduktion till Multi-Agent-system
- Översikt över Multi-Agent Systems (MAS)
- Tillämpningar av MAS i verkliga domäner
- Jämförelse med single-agent-system
Arkitekturer för multiagentsystem
- Centraliserade kontra decentraliserade arkitekturer
- Hybrid- och skiktade metoder för MAS
- Verktyg och ramverk för MAS-utveckling (t.ex. JADE, SPADE)
Agent Communication och koordinering
- Communication protokoll och språk (t.ex. FIPA ACL)
- Samordningstekniker: planering, förhandling och synkronisering
- Emergent beteende och självorganisering i MAS
Spelteori och beslutsfattande
- Grunderna i spelteori för MAS
- Kooperativa kontra konkurrensinriktade strategier
- Lösa konflikter mellan handläggare
Lärande i multiagentsystem
- Förstärkningsinlärning i MAS
- Kollaborativ och kontradiktorisk inlärningsdynamik
- Överför lärande och kunskapsdelning mellan handläggare
Utmaningar och avancerade ämnen
- ScalaAnvändbarhet och prestanda i stora MAS-miljöer
- Förtroende och säkerhet i agentkommunikation
- Etiska överväganden och implikationer av MAS-utveckling
Praktiska övningar Activities
- Implementera en grundläggande MAS för resursallokering
- Simulera agentkommunikation och koordinering i en dynamisk miljö
- Distribuera en MAS med hjälp av ett ramverk som JADE
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Gedigen förståelse för begrepp inom artificiell intelligens
- Kunskaper i Python programmering
- Förtrogenhet med spelteori och distribuerade system (rekommenderas)
Publik
- AI-forskare
- AI-ingenjörer
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Utveckling av Multi-Agent System Träningskurs - Bokning
Utveckling av Multi-Agent System Träningskurs - Fråga
Utveckling av Multi-Agent System - Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Agentbaserad utveckling med Gemini 3 och Google Antigravity
21 TimmarAvancerad Antigravity: Feedback-loops, inlärning och långsiktig agentsminne
14 TimmarAvancerade integreringar med Mastra: API:er, verktyg, företagsdata och externa system
21 TimmarDen här instruktörsguidade utbildningen inom Sverige täcker avancerade integreringar med Mastra, inklusive API:er, verktyg och företagsdatasystem. Lämplig för ingenjörer på mellannivå, lär den ut säker och skalbar integrationsdesign samt hands-on-implementation med verkliga scenarier och bästa praxis.
Interaktiva AI-agenter: AgentCore Memory, Code Interpreter och Browser Tool i praktiken
14 TimmarAccelerera implementering av AI-agenter med AgentCore Runtime och Gateway
14 TimmarAntigravity för utvecklare: Byggande av agentbaserade applikationer
21 TimmarKom igång med Antigravity: En introduktion till agent-first-IDE
14 TimmarAntigravity för webautomation och webbläsarbaserade uppgifter
21 TimmarAttbygga fullt hanterade AI-agenter med AgentCore: Från koncept till produktion
14 TimmarUtveckling av AI-agenter med Mastra
14 TimmarDen här instruktörsledda, levande utbildningen (online eller på plats) riktar sig till mellannivås mjukvaruutvecklare och ingeniörsteam som vill bygga skalbara, observerbara AI-system med Mastra.
Efter utbildningen kommer deltagarna att kunna:
- förstå Mastras arkitektur och hur den integreras med LLM:er och externa APIs.
- designa och implementera AI-agenter och arbetsflöden med TypeScript.
- använda Mastras verktyg för observabilitet och minne för att övervaka och förbättra agenteras prestanda.
- deploya produktionsklara AI-applikationer genom att utnyttja Mastras ramverksfunktioner.
Mastra – felsökning, utvärdering och kvalitetssäkring för AI-agenter
21 TimmarDen här instruktörsledda utbildningen i Sverige täcker Mastras verktyg för felsökning, utvärdering och säkerställande av AI-agenters pålitlighet. Deltagarna kommer att tillämpa strukturerade metriker, införa observerbarhetsarbetsflöden och designa QA-strategier för att säkerställa konsekvent agentprestanda i komplexa miljöer.
Mastra Ops & produktionsingenjörskap: Deployment och skalning av AI-agenter
21 TimmarDen här direkta utbildningen i Sverige guidar tekniska specialister genom att deploya och skala Mastra AI-agenter för produktionsanvändning. Den täcker miljöberedskap, observabilitet och prestandaoptimering för att säkerställa pålitliga, effektiva och kostnadseffektiva agentdriftsoperationer.
Mastra: Automatisering av arbetsflöden och orkestrering av flera agenter
21 TimmarDen här instruktörsledda utbildningen i Sverige behandlar grundläggande delar av Mastra-ramverket för avancerad orkestrering av flera agenter. Lär dig att designa komplexa arbetsflöden, samordna parallella uppgifter och implementera övervakningsverktyg för pålitliga distribuerade system och företagsintegrering.
