Design and Govern Advanced Multi-Agent AI Systems is an intermediate-level course for AI engineers, data scientists, and technical leaders who need to architect collaborative AI systems that work reliably at scale. As the agentic AI market explodes with 56.1% growth, organizations are moving beyond single-agent implementations toward sophisticated multi-agent orchestration.
Advanced Multi-Agent AI System
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Site Reliability Engineering
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: AI Enablement
- Kategorie: Event Monitoring
- Kategorie: Generative AI Agents
- Kategorie: Software Architecture
- Kategorie: AI Orchestration
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: CrewAI
- Kategorie: Systems Architecture
- Kategorie: System Monitoring
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: LangGraph
- Kategorie: Agentic Workflows
- Kategorie: Enterprise Application Management
- Kategorie: AI Security
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Generative Model Architectures
- Kategorie: Middleware
- Kategorie: Agentic systems
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this foundational lesson, learners will explore the core architectural patterns that enable multiple AI agents to work together effectively. They'll examine different multi-agent system topologies, understand how agent specialization drives system performance, and analyze real-world implementations from leading organizations. Through hands-on activities, learners will practice designing agent roles and defining system boundaries for collaborative AI applications.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
This lesson focuses on the critical infrastructure that enables reliable multi-agent collaboration. Learners will explore advanced communication protocols, design governance mechanisms for autonomous systems, and implement safety constraints and monitoring systems. Through real-world examples from industry leaders, they'll learn to balance agent autonomy with system reliability and ethical alignment.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In this final lesson, learners will apply their knowledge to build and deploy a functional multi-agent system prototype. They'll explore practical implementation frameworks, learn deployment strategies for production environments, and develop skills for monitoring and maintaining multi-agent systems at scale. The lesson culminates in a comprehensive capstone project where learners create their own multi-agent system addressing a real-world challenge.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
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