Курс за обучение по Разработване на мултиагентни системи
Мултиагентните системи (МАС) са авангардна област в изкуствения интелект, където множество ИИ агенти си сътрудничат или се конкурират в динамични среди.
Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е предназначено за ИИ специалисти на напреднало ниво, които желаят да усвоят уменията за проектиране, изграждане и внедряване на МАС за решаване на сложни проблеми от реалния свят.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разбират принципите на архитектурите на мултиагентните системи.
- Прилагат стратегии за комуникация, координация и вземане на решения в МАС.
- Прилагат теорията на игрите за моделиране на взаимодействия между агенти и разрешаване на конфликти.
- Използват рамки като JADE за създаване на мащабируеми МАС решения.
- Справят се с предизвикателства като мащабируемост, доверие и емерджентно поведение в МАС.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Множество упражнения и практически занятия.
- Практическа реализация в среда с лаборатория на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в мултиагентните системи
- Преглед на мултиагентните системи (МАС)
- Приложения на МАС в области от реалния свят
- Сравнение с едноагентни системи
Архитектури за мултиагентни системи
- Централизирани спрямо децентрализирани архитектури
- Хибридни и слоести подходи за МАС
- Инструменти и рамки за разработка на МАС (напр. JADE, SPADE)
Комуникация и координация между агенти
- Протоколи и езици за комуникация (напр. FIPA ACL)
- Техники за координация: планиране, преговори и синхронизация
- Емерджентно поведение и самоорганизация в МАС
Теория на игрите и вземане на решения
- Основи на теорията на игрите за МАС
- Кооперативни спрямо конкурентни стратегии
- Разрешаване на конфликти между агенти
Обучение в мултиагентни системи
- Обучение с подсилване в МАС
- Колаборативна и състезателна динамика на обучение
- Трансферно обучение и споделяне на знания между агенти
Предизвикателства и напреднали теми
- Мащабируемост и производителност в големи МАС среди
- Доверие и сигурност в комуникацията между агенти
- Етични съображения и последици от разработката на МАС
Практически дейности
- Внедряване на основна МАС за разпределение на ресурси
- Симулиране на комуникация и координация между агенти в динамична среда
- Разгръщане на МАС, използвайки рамка като JADE
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Солидно разбиране на концепциите за изкуствен интелект
- Владеене на програмиране на Python
- Запознатост с теорията на игрите и разпределените системи (препоръчително)
Аудитория
- Изследователи в областта на ИИ
- ИИ инженери
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Разработване на мултиагентни системи - Резервация
Курс за обучение по Разработване на мултиагентни системи - Запитване
Разработване на мултиагентни системи - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Агентно разработване с Gemini 3 и Google Antigravity
21 ЧасаРазширена антигравитация: Обратни връзки, учене и дългосрочна памет на агенти
14 ЧасаРазширени интеграции с Mastra: API-и, инструменти, корпоративни данни и външни системи
21 ЧасаТова обучение с инструктор в България обхваща разширени интеграции с Mastra, включително API-и, инструменти и корпоративни данни системи. Идеално за инженери с средно ниво, то преподава сигурно и мащабируемо проектиране на интеграции и практическа имплементация чрез реални сценарии и най-добрите практики.
Интерактивни AI агенти: AgentCore памет, интерпретатор на код и браузър инструмент в действие
14 ЧасаУскоряване на внедряването на AI агенти с AgentCore Runtime & Gateway
14 ЧасаAntigravity за разработчици: Изграждане на приложения, ориентирани към агенти
21 ЧасаПърви стъпки с Antigravity: Въведение в средите за разработка, ориентирани към агенти
14 ЧасаAntigravity за уеб автоматизация и задачи в браузър
21 ЧасаИзграждане на напълно управлявани AI агенти с AgentCore: от концепцията до производствената среда
14 ЧасаРазработване на AI агенти с Mastra
14 ЧасаТази ръководена от инструктор, живо обучение (онлайн или на място) е насочена към разработчици на софтуер и инженерни отбори с междинно ниво, които искат да изграждат мащабируеми и наблюдаеми AI системи с помощта на Mastra.
Към края на обучението участниците ще бъдат в състояние да:
- Разберат архитектурата на Mastra и начина, по който тя се интегрира с LLM-и и външни API-и.
- Проектират и реализират AI агенти и работни процеси, използвайки TypeScript.
- Използват инструментите за наблюдаемост и памет на Mastra за мониторинг и подобряване на ефективността на агентите.
- Публикуват готови за производство AI приложения, използвайки възможностите на Mastra framework.
Отстраняване на неизправности, оценка и контрол на качеството с Mastra за AI агенти
21 ЧасаТова обучение, водено от инструктор в България, обхваща инструментите на Mastra за отстраняване на неизправности, оценка и гарантиране надеждността на AI агентите. Участниците ще прилагат структурирани метрики, ще внедряват работни процеси за наблюдаемост и ще проектират стратегии за контрол на качеството, за да осигурят стабилна ефективност на агентите в сложни среди.
Mastra Ops и инженерия за продукционна среда: Разгръщане и мащабиране на AI агенти
21 ЧасаТова живо обучение в България води техническите специалисти през процеса на разгръщане и мащабиране на AI агентите за Mastra за продукционна употреба. То обхваща подготавянето на средата, наблюдаемостта (observability) и оптимизацията на ефективността, за да осигури надеждни, ефективни и икономични операции с агентите.
Mastra Автоматизация на workflow и оркестрация на мулти-агентни системи
21 ЧасаТова инструкторско водено обучение за България обхваща основите на фреймуърка Mastra за напреднала оркестрация на мулти-агентни системи. Научете се да проектирате сложни workflow, да координирате паралелни задачи и да въвеждате инструменти за мониторинг за надеждни разпределени системи и корпоративни интеграции.
