Agents d'IA : Conception et Gouvernance Multi-Agents

Aperçu

This course explores the design and governance aspects of multi-agent AI systems - autonomous agents that collaborate, compete, and coordinate to achieve complex goals. Learners will gain a deep understanding of how to design, build, and govern multi-agent ecosystems, from defining core agent capabilities to orchestrating interactions at scale.

The course emphasizes real-world applications, exploring how leading companies like LinkedIn, Anthropic, and Amazon deploy agentic AI to solve enterprise problems. Learners will explore the principles of coordination, communication protocols, and governance models, along with ethical and regulatory considerations for safe deployment.

This course is ideal for AI enthusiasts, software developers, data scientists, and product managers who want to understand how multi-agent systems work in real-world environments. It’s also valuable for professionals working on AI governance, system design, or scalable automation projects.

Learners should have a basic understanding of AI concepts and general computer science principles. No advanced AI or governance experience is required, making this course accessible to anyone eager to explore multi-agent systems and their design.

By the end of the course, learners will have a practical foundation to design multi-agent workflows, evaluate performance trade-offs, and implement governance strategies that ensure responsible and efficient agent collaboration in business and research environments.

Programme

• Fondations des agents IA et des systèmes multi-agents
Ce module présente aux apprenants les concepts fondamentaux des agents IA, leurs défis et les aspects liés au développement de systèmes multi-agents, offrant une base solide. Les apprenants exploreront comment les agents perçoivent, raisonnent et agissent dans des environnements complexes, ainsi que les composants clés qui définissent leur architecture.
• Concevoir des systèmes IA multi-agents robustes
Dans ce module, nous plongeons dans la dynamique des systèmes IA multi-agents, en explorant comment plusieurs agents se coordonnent, communiquent, et collaborent pour atteindre des objectifs partagés. Les étudiants apprennent les modèles d'interaction, les protocoles de communication et les stratégies pour créer des réseaux d'agents coopératifs et évolutifs. L'accent est mis sur la compréhension de l'importance de la collaboration et de son impact sur l'intelligence, l'adaptabilité et la performance du système.
• Gouvernance, conformité et risques dans le système multi-agents
Ce module se concentre sur la conception architecturale des systèmes multi-agents, y compris la planification, la décomposition des tâches et l'orchestration des flux de travail. Il examine également la gouvernance, les considérations réglementaires et les meilleures pratiques de sécurité nécessaires pour déployer des agents de manière sûre et éthique. À la fin, les apprenants sauront comment concevoir des écosystèmes multi-agents robustes qui s'alignent sur les contraintes du monde réel et fonctionnent dans des cadres d'IA responsables.

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Enseigné par

Gleb Marchenko and Starweaver

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Matières

Artificial Intelligence