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
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : LLM Application
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : LangGraph
- Catégorie : Systems Architecture
- Catégorie : Software Architecture
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : System Design and Implementation
- Catégorie : Technical Communication
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Generative AI Agents
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
4 vidéos2 lectures1 devoir
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.
Inclus
3 vidéos1 lecture1 devoir
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.
Inclus
4 vidéos1 lecture3 devoirs
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Offert par
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Felipe M.
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