This course focuses on designing, implementing, and orchestrating multi-agent architectures. Starting with an introduction to the fundamentals, participants will learn the nuances of building multi-agent systems using Python.
Key lessons cover agent orchestration, routing and data flow management, and state management within these systems. Practical implementations will guide students through developing sophisticated multi-agent orchestration and coordination strategies.
The course also explores advanced topics such as Multi-Agent Retrieval Augmented Generation and culminates with a project on the Orphan Finder, a rare-disease variant-to-therapy matchmaker.
- Introduction au cours
Rencontrez vos instructeurs et commencez à créer des systèmes d'IA multi-agents, en apprenant l'architecture, l'orchestration et en utilisant les clés API Vocareum OpenAI pour des projets pratiques.
- Concevoir une architecture multi-agents
Expliquez les composants de base des systèmes multi-agents et comment concevoir leur architecture de haut niveau.
- Créer des conceptions multi-agents
Apprenez à construire un système d'IA multi-agents avec un orchestrateur qui route les requêtes génomiques vers des agents spécialisés utilisant de vraies API pour la fréquence, la signification, la littérature et les essais.
- Architecture multi-agents avec Python
Développez un système multi-agents en codant l'architecture conçue et en connectant les agents avec des interfaces bien définies.
- Mise en œuvre de l'architecture multi-agents avec Python
Apprenez à concevoir et à mettre en œuvre des architectures multi-agents en Python, en intégrant des spécialistes avec une logique orchestrée et des outils API pour des flux de travail réels dans les sciences de la vie.
- Orchestration des activités des agents
Appliquez des techniques d'orchestration pour coordonner les actions de plusieurs agents et réaliser des flux de travail complexes.
- Mise en œuvre de l'orchestration des agents
Apprenez à construire des flux de travail d'agents à état en utilisant une orchestration séquentielle, parallèle et conditionnelle pour l'analyse des cibles médicamenteuses et l'automatisation du service desk dans les sciences de la vie.
- Routage et flux de données dans les systèmes agentiques
Configurez des mécanismes de routage pour gérer le flux de données entre les agents dans les systèmes multi-agents.
- Mise en œuvre du routage et du flux de données dans les systèmes agentiques
Apprenez à concevoir des systèmes agentiques qui utilisent des LLM et des files d'attente de priorité pour un routage basé sur le contenu et la priorité à l'échelle dans des scénarios réels.
- Gestion d'état dans les systèmes multi-agents
Évaluez des méthodes pour suivre et mettre à jour l'état des agents au cours d'interactions multi-tours.
- Mise en œuvre de la gestion d'état dans les systèmes multi-agents
Apprenez à gérer un état partagé dans les systèmes multi-agents grâce à des démonstrations et exercices, permettant coordination entre les agents pour des tâches collaboratives utilisant des conceptions sûres pour les threads.
- Orchestration et coordination de l'état multi-agents
Développez un système multi-agents coordonné qui synchronise les états pour une exécution cohérente des tâches.
- Mise en œuvre de l'orchestration et de la coordination de l'état multi-agents
Apprenez l'orchestration multi-agents en coordonnant l'accès aux ressources de laboratoire partagées, pour éviter les conflits grâce à des mises à jour d'état atomiques et des verrous, avec une planification prioritaire des réservations concurrentes.
- Génération augmentée par la récupération multi-agent
Étendez RAG à plusieurs agents coopérants, chacun spécialisé dans certaines tâches de récupération.
- Mise en œuvre de la génération augmentée par la récupération multi-agent
Apprenez à construire des systèmes RAG multi-agents qui récupèrent des preuves spécifiques au domaine en parallèle et synthétisent des rapports concis et cités pour des requêtes cliniques ou scientifiques.
- Projet : Orphan Finder : Mise en correspondance des variantes de maladies rares avec les thérapies
Dans ce projet, vous construirez un flux de travail multi-agents compact (3 agents) qui classe les variantes, extrait des preuves appuyées par la recherche, trouve des correspondances d'essais cliniques et génère un rapport prêt pour le clinicien.
