Agentic AI in Multi-Agent Systems

• 具備AI模型開發經驗
• 理解多代理系統概念
• 熟悉強化學習與AI驅動的自動化技術

目標受眾

• 研究自主代理互動的AI研究人員
• Robotics 設計多代理協調的工程師
• 開發AI驅動NPC行為的遊戲開發者

Agentic AI 在多代理系統中扮演著關鍵角色，使自主代理能夠在複雜環境中互動、協作並做出決策。

這項由講師指導的實時培訓（線上或現場）旨在幫助高級專業人士使用 Agentic AI 框架開發和優化多代理系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解 Agentic AI 在多代理環境中的原理。
• 開發能夠自主互動的 AI 驅動代理。
• 實施強化學習以實現自適應的 AI 行為。
• 優化多代理的協作與競爭。
• 將 Agentic AI 應用於機器人、遊戲和企業自動化領域。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為此課程安排定制培訓，請聯繫我們以進行安排。

多智能體系統簡介

• 定義多智能體系統及其應用
• Agentic AI 在自主智能體互動中的作用
• 多智能體協調中的挑戰

為多智能體環境開發 Agentic AI

• 設計自主人工智慧智能體
• 智能體溝通與決策策略
• 多智能體人工智慧的模擬環境

Reinforcement Learning 應用於 Agentic AI

• 將強化學習應用於多智能體系統
• 訓練自主智能體以實現適應性行為
• 在決策中平衡探索與利用

Collaboration 與多智能體系統中的競爭

• 合作型人工智慧智能體策略
• 競爭與對抗性人工智慧互動
• 多智能體環境中的湧現行為

Agentic AI 在 Robotics 與自動化中的應用

• 機器人中的多智能體協調
• 群體智慧與分散式決策
• 機器人人工智慧應用的案例研究

Agentic AI 在 Game Development 中的應用

• 在多智能體模擬中設計人工智慧驅動的 NPC
• 互動式人工智慧智能體的行為建模
• 動態環境中的即時人工智慧決策

擴展多智能體人工智慧系統

• 大規模人工智慧互動的性能優化
• 管理智能體層級與基於角色的決策
• 將人工智慧智能體整合到雲端環境中

Agentic AI 在多智能體系統中的未來

• 自主人工智慧協作的新興趨勢
• 透過深度學習擴展多智能體人工智慧能力
• 多智能體人工智慧的倫理與監管考量

總結與下一步