Formation Agentic AI in Multi-Agent Systems
Agentic AI joue un rôle clé dans les systèmes multi-agents, permettant à des agents autonomes d'interagir, de collaborer et de prendre des décisions dans des environnements complexes.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent développer et optimiser des systèmes multi-agents à l'aide des frameworks Agentic AI.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de Agentic AI dans les environnements multi-agents.
- Développer des agents pilotés par l'IA qui interagissent de manière autonome.
- Implémenter l'apprentissage par renforcement pour un comportement adaptatif de l'IA.
- Optimiser la collaboration et la compétition multi-agents.
- Appliquer Agentic AI à la robotique, aux jeux et à l'automatisation des entreprises.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction aux systèmes multi-agents
- Définition des systèmes multi-agents et de leurs applications
- Rôle de Agentic AI dans les interactions entre agents autonomes
- Défis en matière de coordination multi-agents
Développement de Agentic AI pour les environnements multi-agents
- Conception d'agents IA autonomes
- Stratégies de communication et de prise de décision des agents
- Environnements de simulation pour l'IA multi-agents
Reinforcement Learning pour Agentic AI
- Application de l'apprentissage par renforcement aux systèmes multi-agents
- Formation d'agents autonomes pour un comportement adaptatif
- Équilibrer l'exploration et l'exploitation dans la prise de décision
Collaboration et Compétition dans les systèmes multi-agents
- Stratégies coopératives des agents d'IA
- Interactions concurrentielles et antagonistes de l'IA
- Comportements émergents dans les environnements multi-agents
Agentic AI dans Robotics et Automatisation
- Coordination multi-agents en robotique
- Intelligence en essaim et prise de décision décentralisée
- Études de cas sur les applications de l'IA en robotique
Agentic AI in Game Development
- Conception de PNJ pilotés par l'IA dans les simulations multi-agents
- Modélisation du comportement des agents d'IA interactifs
- Prise de décision en temps réel dans des environnements dynamiques
Mise à l'échelle des systèmes d'IA multi-agents
- Optimisation des performances pour les interactions d'IA à grande échelle
- Gestion des hiérarchies d'agents et prise de décision basée sur les rôles
- Intégration d'agents d'IA dans des environnements en nuage
L'avenir des systèmes multi-agents avec Agentic AI
- Tendances émergentes dans la collaboration autonome en matière d'IA
- Extension des capacités de l'IA multi-agents grâce à l'apprentissage en profondeur
- Considérations éthiques et réglementaires pour l'IA multi-agents
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en matière de développement de modèles d'IA
- Compréhension des concepts de systèmes multi-agents
- Familiarité avec l'apprentissage par renforcement et l'automatisation pilotée par l'IA
Audience
- Chercheurs en IA étudiant les interactions entre agents autonomes
- Ingénieurs Robotics concevant la coordination multi-agents
- Développeurs de jeux mettant en œuvre des comportements de PNJ pilotés par l'IA
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- Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
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Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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Format du Cours
- Cours interactif et discussions.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de Personnalisation du Cours
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- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
- Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
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- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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- Concevoir des systèmes multi-agents échelonnables à l'aide de CrewAI.
- Intégrer les agents avec des outils d'entreprise comme Slack, des bases de données et des API.
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À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de :
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Créer des flux de travail multi-agents à partir d'une interface sans code.
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- Visualiser et gérer les flux de messages entre les agents.
- Incorporer la gestion des erreurs et le perfectionnement du contexte dans la logique d'agent.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre ce qu'est Grok AI et en quoi il diffère des autres chatbots.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels intermédiaires en IA et en automatisation souhaitant concevoir, mettre en œuvre et orchestrer des systèmes multi-agents avec AutoGen et LLMs.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des architectures multi-agents utilisant le cadre AutoGen.
- Configurer les rôles des agents, leurs capacités et leurs comportements coordonnés.
- Utiliser l'appel aux fonctions et la gestion de la mémoire pour les interactions entre agents.
- Construire et tester des flux de travail basés sur Python pour des cas d'utilisation réels avec des agents LLM.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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- Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
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- Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration en équipe.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
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- Suivre l'engagement et la responsabilité de l'équipe grâce aux analyses de Read AI.
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14 HeuresCette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant créer des flux de travail d'agents sécurisés et conformes en utilisant CrewAI dans les environnements d’entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
- Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données dans les systèmes autonomes.
- Intégrer la journalisation, la gouvernance et les mécanismes de conformité.
- Déployer et surveiller des systèmes basés sur CrewAI sécurisés dans des environnements de production.