코스 개요

다중 에이전트 시스템 소개

  • AI 생태계에서의 다중 에이전트 시스템 정의
  • 주요 이점과 과제
  • 기업 사용 사례 및 애플리케이션

AgentCore를 활용한 다중 에이전트 운영

  • AgentCore 운영 아키텍처
  • 워크플로 간 여러 에이전트 관리
  • 실습: 단순 에이전트 상호작용 운영

협업 및 의사소통 모델

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

특화 및 역할 할당

  • 다양한 작업을 위한 특화된 에이전트 설계
  • 자율성과 협력의 균형 유지
  • 실습: 역할별 에이전트 생성

다중 에이전트 시스템 확장

  • 기업 규모를 위한 아키텍처 고려 사항
  • 성능 모니터링 및 부하 분산
  • 실습: 운영된 에이전트 시스템 확장

지배, 보안, 준법 감시

  • 다중 에이전트 워크플로의 검증 가능성 및 관찰 가능성
  • 권한 부여 및 보안 모델
  • 사례 연구: 규제 환경에서의 준법 감시

다중 에이전트 AI의 미래 방향성

  • 자율 협업 동향
  • 에이전트 집단에 대한 신규 연구
  • 기업 채택을 위한 전략적 함의

요약 및 다음 단계

요건

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

대상

  • 시스템 아키텍트
  • AI 연구자
  • 기업 전략 팀
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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