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 기간 14 시간

코스 개요

다중 에이전트 시스템 소개

  • AI 생태계에서 다중 에이전트 시스템 정의
  • 핵심 이점 및 과제
  • 엔터프라이즈 사용 사례 및 응용

다중 에이전트 오케스트레이션을 위한 AgentCore

  • AgentCore 오케스트레이션 아키텍처
  • 워크플로우를 가로지르는 여러 에이전트 관리
  • 실습 랩: 간단한 에이전트 상호작용 오케스트레이션

협업 및 통신 모델

  • 메시지 패싱 및 공유 메모리 패턴
  • 협상 및 작업 할당 전략
  • 실습 랩: 에이전트 협업 프로토콜 구현

전문화 및 역할 할당

  • 다양한 작업을 위한 전문 에이전트 설계
  • 자율성 및 조율 간의 균형 맞추기
  • 실습 랩: 역할 특화 에이전트 생성

다중 에이전트 시스템의 확장

  • 엔터프라이즈 규모를 위한 아키텍처 고려 사항
  • 성능 모니터링 및 로드 밸런싱
  • 실습 랩: 오케스트레이션된 에이전트 시스템 확장

거버넌스, 보안 및 컴플라이언스

  • 다중 에이전트 워크플로우의 감사 가능성 및 관찰 가능성
  • 권한 부여 및 보안 모델
  • 사례 연구: 규제 환경에서의 컴플라이언스

다중 에이전트 AI의 미래 방향

  • 자율적 협업 트렌드
  • 에이전트 집단에 대한 신흥 연구
  • 엔터프라이즈 도입에 대한 전략적 시사점

요약 및 다음 단계

요건

  • AI 및 머신러닝 시스템에 대한 깊은 이해
  • 분산 시스템 설계 경험
  • AWS 서비스 및 클라우드 기반 아키텍처에 대한 친숙함

대상 독자

  • 시스템 아키텍트
  • AI 연구자
  • 엔터프라이즈 전략 팀

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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