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Schulungsübersicht

Einführung in Multi-Agenten-Systeme

  • Überblick über Agenten, Umgebungen und Interaktionsmodelle
  • Zusammenarbeit, Wettbewerb und Autonomie in agentic systems
  • Anwendungen in Logistik, Robotik und Entscheidungsfindung

Kernkonzepte der Agentenarchitektur

  • Reaktive vs. deliberative Agenten
  • Kommunikationsprotokolle und Koordinationsmodelle
  • Wissensdarstellung und gemeinsamer Zustand

Implementierung von Agenten in Python

  • Aufbau von Agenten mit dem Mesa-Framework
  • Modellierung von Umgebungen und Interaktionen
  • Simulation des Agentenverhaltens und Visualisierung

Koordination und Kommunikation

  • Nachrichtenübermittlung und Shared-Memory-Architekturen
  • Verhandlung, Konsensbildung und Aufgabenzuteilung
  • Koordination-Algorithmus (Contract Net, marktbasierte, Schwarmmodelle)

Lernen und Anpassung in Multi-Agenten-Systemen

  • Verstärkungslernen für mehrere Agenten
  • Kooperatives vs. kompetitives Lernverhalten
  • Verwendung von PettingZoo und Stable-Baselines3 für MARL

Verteiltes Rechnen und Skalierung

  • Verwendung von Ray für verteilte Multi-Agenten-Simulationen
  • Verwaltung von Nebenläufigkeit und Synchronisation
  • Parallelisierung der Berechnung und Umgang mit gemeinsamen Ressourcen

Mensch-Agent-Kollaboration

  • Gestaltung von Schnittstellen für die Koordination in Echtzeit (Human-in-the-loop)
  • Hybrid-Workflows mit KI-unterstützter Entscheidungsunterstützung
  • Ethische und operative Überlegungen

Abschlussprojekt (Capstone Project)

  • Entwerfen und Implementieren eines Multi-Agenten-Systems in Python
  • Demonstration der Koordination und des Lernens unter den Agenten
  • Präsentation der Simulationsresultate und Leistungseinsichten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Starke Kenntnisse in der Python-Programmierung
  • Gutes Verständnis von Verstärkungslernen oder KI-Agenten-Design
  • Vertrautheit mit verteilten Systemen und Netzwerk-Konzepten

Zielgruppe

  • Systemarchitekten, die kollaborative oder verteilte KI-Systeme entwerfen
  • Forscher, die an Koordination und kollektiver Intelligenz arbeiten
  • Ingenieure, die hybride Mensch-Agent oder Multi-Agenten-Workflows entwickeln
 28 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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