Formation Developing Multi-Agent Systems
Les systèmes multi-agents (SMA) sont un domaine de pointe de l'intelligence artificielle dans lequel de multiples agents d'intelligence artificielle collaborent ou s'affrontent dans des environnements dynamiques.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les compétences nécessaires pour concevoir, construire et déployer des systèmes multi-agents qui résolvent des problèmes complexes dans le monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes des architectures des systèmes multi-agents.
- Mettre en œuvre des stratégies de communication, de coordination et de prise de décision dans les SMA.
- Appliquer la théorie des jeux pour modéliser les interactions entre agents et résoudre les conflits.
- Exploiter des frameworks comme JADE pour créer des solutions MAS évolutives.
- Aborder les défis tels que l'extensibilité, la confiance et le comportement émergent dans les systèmes multi-agents.
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
- Aperçu des systèmes multi-agents (SMA)
- Applications des SMA dans le monde réel
- Comparaison avec les systèmes mono-agents
Architectures pour les systèmes multi-agents
- Architectures centralisées ou décentralisées
- Approches hybrides et en couches des SMA
- Outils et cadres pour le développement des SMA (par exemple, JADE, SPADE)
Protocoles et langages d'agent Communication et de coordination
- Communication et de coordination (par exemple, FIPA ACL)
- Techniques de coordination : planification, négociation et synchronisation
- Comportement émergent et auto-organisation dans les SMA
Théorie des jeux et prise de décision
- Bases de la théorie des jeux pour les SMA
- Stratégies coopératives ou compétitives
- Résolution des conflits entre agents
Apprentissage dans les systèmes multi-agents
- Apprentissage par renforcement dans les SMA
- Dynamique de l'apprentissage collaboratif et contradictoire
- Apprentissage par transfert et partage des connaissances entre agents
Défis et sujets avancés
- [Capacité et performance dans les grands environnements de systèmes multi-agents
- Confiance et sécurité dans la communication entre agents
- Considérations éthiques et implications du développement des SMA
Travaux pratiques Activities
- Mise en œuvre d'un SMA de base pour l'allocation des ressources
- Simulation de la communication et de la coordination des agents dans un environnement dynamique
- Déploiement d'un SMA à l'aide d'un cadre comme JADE
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Solide compréhension des concepts d'intelligence artificielle
- Maîtrise de la programmation Python
- Familiarité avec la théorie des jeux et les systèmes distribués (recommandée)
Audience
- Chercheurs en IA
- Ingénieurs en IA
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Formation - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des agents personnalisés avec une logique spécifique au rôle et un routage des outils.
- Construire des flux de travail dynamiques en utilisant l'appel avancé aux fonctions et le changement de contexte.
- Mettre en œuvre des modules de mémoire et des cadres de planification dans les équipes d'agents.
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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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Cette formation encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent déployer des architectures multi-agents sur les plateformes et processus d'entreprise en utilisant le cadre AutoGen.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer et automatiser des flux de travail entreprise à l'aide de AutoGen et d'agents LLM.
- Intégrer AutoGen avec LangChain pour une orchestration avancée et un traitement du contexte.
- Construire des pipelines RAG et connecter les données de l'entreprise pour une automatisation contextualisée.
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- Mettre à l'échelle et surveiller les déploiements de AutoGen dans des environnements de production.
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
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture de CrewAI et sa pertinence dans les cas d'utilisation des affaires.
- Créer des agents orientés vers les affaires en utilisant des rôles, des outils et une mémoire.
- Construire des équipes d'agents qui collaborent pour exécuter des workflows d'affaires.
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- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and core principles of CrewAI.
- Design workflows involving multiple collaborating agents.
- Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
- Implement and orchestrate real-world automation use cases.
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- Design and build custom AI agents with specialized roles and tools.
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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.
- Définir les rôles, les invitations et les objectifs des agents avec AutoGen Studio.
- 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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- Interagir efficacement avec Grok AI pour un usage personnel et professionnel.
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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.
Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
7 HeuresCet atelier d'une journée, conçu pour les développeurs, les scientifiques des données et les passionnés d'IA, vous aidera à comprendre et à exploiter la puissance des systèmes d'IA agentiques en utilisant AutoGen v0.4.
Grâce à un mélange d'exercices pratiques et de démonstrations concrètes, vous apprendrez à construire, gérer et déployer des applications multi-agents alimentées par Large Language Models (LLMs).
À la fin de ce cours, vous acquerrez une solide base dans l'architecture en couches d'AutoGen, maîtriserez la communication asynchrone entre les agents et explorerez des cas d'utilisation réels ainsi que les meilleures pratiques pour développer des applications évolutives et intelligentes basées sur les LLM.
Read AI Essentials: Meeting Summaries and Insights
7 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur dans France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre à utiliser Read AI pour capturer les résumés des réunions, extraire les insights clés et générer des points d'action avec un effort manuel minimal.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
- Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier les points d'action.
- Interpréter les analyses d'engagement et de sentiment fournies par Read AI.
- Partager, modifier et organiser efficacement les résumés pour la collaboration d'équipe.
Read AI: Meeting Workflows for Remote Teams
7 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur dans France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent rationaliser la collaboration d'équipes à distance grâce à des flux de travail alimentés par l'intelligence artificielle et les analytics Read AI.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
- Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
- Tirer parti des synthèses alimentées par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
- Suivre l'engagement et la responsabilisation de l'équipe grâce aux insights Read AI.
Secure and Compliant Agent Workflows with CrewAI
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur dans France s'adresse aux professionnels avancés souhaitant concevoir des flux de travail d'agents sécurisés et conformes à l'aide de CrewAI dans les environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Définir des flux de travail sécurisés et auditables impliquant plusieurs agents.
- Mettre en œuvre des stratégies de confidentialité des données au sein des 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.