Curs de pregatire Dezvoltarea Sistemelor Multi-Agent
Sistemele Multi-Agent (MAS) reprezintă o arie de vârf a inteligenței artificiale în care mai mulți agenți AI colaborează sau concurează în medii dinamice.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor avansați în domeniul AI care doresc să stăpânească abilitățile de a proiecta, construi și implementa MAS pentru a rezolva probleme complexe din lumea reală.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile arhitecturilor sistemelor multi-agent.
- Să implementeze strategii de comunicare, coordonare și luare a deciziilor în MAS.
- Să aplice teoria jocurilor pentru a modela interacțiunile dintre agenți și a rezolva conflicte.
- Să utilizeze framework-uri precum JADE pentru a crea soluții MAS scalabile.
- Să abordeze provocări precum scalabilitatea, încrederea și comportamentul emergent în MAS.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Sistemele Multi-Agent
- Prezentare generală a Sistemelor Multi-Agent (MAS)
- Aplicații ale MAS în domenii din lumea reală
- Comparație cu sistemele cu un singur agent
Arhitecturi pentru Sisteme Multi-Agent
- Arhitecturi centralizate vs descentralizate
- Abordări hibride și stratificate pentru MAS
- Unelte și framework-uri pentru dezvoltarea MAS (de ex., JADE, SPADE)
Comunicare și Coordonare a Agenților
- Protocoale și limbaje de comunicare (de ex., FIPA ACL)
- Tehnici de coordonare: planificare, negociere și sincronizare
- Comportament emergent și auto-organizare în MAS
Teoria Jocurilor și Luarea Deciziilor
- Bazele teoriei jocurilor pentru MAS
- Strategii cooperative vs competitive
- Rezolvarea conflictelor dintre agenți
Învățarea în Sistemele Multi-Agent
- Învățarea prin întărire în MAS
- Dinamici de învățare colaborativă și adversară
- Transferul de cunoștințe și partajarea acestora între agenți
Provocări și Subiecte Avansate
- Scalabilitate și performanță în medii MAS mari
- Încredere și securitate în comunicarea dintre agenți
- Considerații etice și implicații ale dezvoltării MAS
Activități Practice
- Implementarea unui MAS de bază pentru alocarea resurselor
- Simularea comunicării și coordonării agenților într-un mediu dinamic
- Implementarea unui MAS folosind un framework precum JADE
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a conceptelor de inteligență artificială
- Competență în programarea Python
- Familiaritate cu teoria jocurilor și sistemele distribuite (recomandat)
Publicul țintă
- Cercetători în domeniul AI
- Ingineri AI
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Dezvoltarea Sistemelor Multi-Agent - Rezervare
Curs de pregatire Dezvoltarea Sistemelor Multi-Agent - Solicitare
Dezvoltarea Sistemelor Multi-Agent - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Dezvoltare agentică cu Gemini 3 și Google Antigravity
21 OreAntigravitație avansată: bucle de feedback, învățare și memorie pe termen lung pentru agenți
14 OreIntegrări avansate în Mastra: API-uri, instrumente, date enterprise & sisteme externe
21 OreAceastă training live condus de un trainer în România acoperă integrările avansate în Mastra, inclusiv API-uri, instrumente și sisteme de date enterprise. Ideal pentru ingineri cu nivel intermediar, învățăm proiectarea integrărilor sigure și scalabile, implementarea practică cu scenarii reale și bune practici.
Agenți AI interactivi: Memoria AgentCore, interpretorul de cod și instrumentul de browser în acțiune
14 OreAccelerarea implementării agenților AI cu AgentCore Runtime & Gateway
14 OreAntigravity pentru developeri: construirea aplicațiilor agent-first
21 OreIntroducere în Antigravity: O prezentare a IDE-urilor centrate pe agenți
14 OreAntigravity pentru automatizare web și sarcini bazate pe browser
21 OreConstruirea agenților AI complet gestionați cu AgentCore: de la concept la producție
14 OreDezvoltarea agenților AI cu Mastra
14 OreAcest training live, cu instructor, (online sau on-site) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar și echipelor de engineering care doresc să construiască sisteme AI scalabile și observabile folosind Mastra.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- înțeleagă arhitectura Mastra și modul în care se integrează cu LLM-uri și API-uri externe.
- projecțeze și implementeze agenți AI și fluxuri de lucru folosind TypeScript.
- folosească instrumentele de observability și memorie din Mastra pentru a monitoriza și îmbunătăți performanța agenților.
- implementeze aplicații AI gata de producție, folosind funcționalitățile framework-ului Mastra.
Mastra: Debugging, Evaluare și Asigurarea Calității pentru AI Agents
21 OreAcest training condus de un instructor în România acoperă instrumentele Mastra pentru debugging, evaluare și asigurarea fiabilității AI agent-ilor. Participantii vor aplica metrice structurate, vor implementa workflow-uri de observability și vor proiecta strategii de QA pentru a asigura o performanță consistentă a agenților în medii complexe.
Mastra Ops & Production Engineering: Desplecarea și scalarea agenților AI
21 OreAcest training live în România ghidează profesionalii tehnici prin procesul de deploy și scalare a agenților AI Mastra pentru uz în producție. Cursul acoperă pregătirea mediilor, observabilitatea și optimizarea performanței pentru a asigura o operare a agenților fiabilă, eficientă și cu costuri optimizate.
Automatizarea fluxurilor de lucru și orchestrarea multi-agent cu Mastra
21 OreAcest training condus de un instructor în România acoperă fundamentele framework-ului Mastra pentru orchestrare avansată multi-agent. Înveți să proiectezi fluxuri de lucru complexe, să coordonezi sarcini paralele și să implementezi instrumente de monitoring pentru sisteme distribuite fiabile și integrare enterprise.
