Curs de pregatire Sisteme multi-agent și coordonare în Python

Introducere în sistemele multi-agent

• Prezentarea agenților, mediilor și modelelor de interacțiune
• Cooperare, competiție și autonomie în sistemele agentice
• Aplicații în logistică, robotică și luare de decizii

Concepte fundamentale ale arhitecturii agenților

• Agenți reactivi vs. agenți deliberativi
• Protocole de comunicare și modele de coordonare
• Reprezentarea cunoștințelor și starea partajată

Implementarea agenților în Python

• Construirea agenților folosind framework-ul Mesa
• Modelarea mediilor și interacțiunilor
• Simularea comportamentului agenților și vizualizarea

Coordonare și comunicare

• Arhitecturi de transmitere de mesaje și memorie partajată
• Negociere, consens și alocarea de sarcini
• Algoritmi de coordonare (contract net, bazate pe piață, modele de roi)

Învățare și adaptare în sistemele multi-agent

• Reinforcement learning pentru mai mulți agenți
• Dinamici de învățare cooperative vs. competitive
• Folosirea PettingZoo și Stable-Baselines3 pentru MARL

Calcul distribuit și scalare

• Utilizarea Ray pentru simulări multi-agent distribuite
• Gestionarea concurenței și sincronizării
• Paralelizarea calculului și gestionarea resurselor partajate

Colaborare om-agent

• Proiectarea interfețelor pentru coordonare human-in-the-loop
• Fluxuri de lucru hibride cu asistență AI pentru luarea deciziilor
• Aspecte etice și operaționale

Proiect Capstone

• Proiectarea și implementarea unui sistem multi-agent în Python
• Demonstrarea coordonării și învățării dintre agenți
• Prezentarea rezultatelor simulării și a insight-urilor de performanță

Rezumat și pașii următori