How is multi-agent system design different from running multiple independent agents?

A multi-agent design is not just several agents running at the same time. In this course, the difference is the shared structure around roles, communication, memory, and governance that lets agents build on each other's work instead of producing disconnected outputs.

Do you need any prerequisites before learning multi-agent system design?

A basic understanding of machine learning, AI concepts, Python, and software architecture is helpful, and some familiarity with LLMs and prompt engineering is expected. Because the course is intermediate, it is best suited to learners who can read technical documentation and reason about how system components interact.

What tools, platforms, or methods are used in this course?

The course uses hands-on multi-agent frameworks such as CrewAI and LangGraph. The work centers on designing communication patterns and governance mechanisms rather than on mastering one platform for its own sake.

What specific tasks will you practice or complete in this course?

You practice defining agent roles and system structures, designing communication and shared-memory patterns, and setting governance rules such as arbitration, safety constraints, and monitoring. You also break larger tasks into coordinated agent workflows and build a functional prototype that shows controlled autonomy in action.

Advanced Multi-Agent AI System

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Advanced Multi-Agent AI System

Ce cours fait partie de Spécialisation "Hands-on Agentic AI: Building Intelligent Agents"

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Scalability
Catégorie : Software Architecture
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Systems Architecture
Catégorie : System Design and Implementation
Catégorie : Communication Systems
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Safety and Security

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : CrewAI
Catégorie : LangGraph
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : AI Orchestration

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Récemment mis à jour !

décembre 2025

Évaluations

5 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Hands-on Agentic AI: Building Intelligent Agents"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

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.

This course equips you with the architectural thinking, governance frameworks, and practical implementation skills needed to design systems where multiple specialized agents collaborate effectively while maintaining safety and ethical standards. Through expert-led videos, real-world case studies from organizations like Anthropic and IBM, and hands-on labs with industry frameworks like CrewAI and LangGraph, you'll learn to architect agent networks, design communication protocols, and implement governance systems that scale. Whether you're building research assistants, customer service systems, or complex decision-making platforms, this course provides the frameworks and tools to create multi-agent systems that are greater than the sum of their parts.

In this foundational module, 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

4 vidéosTotal 22 minutes

Introduction and Welcome4 minutes
Understanding Multi-Agent System Fundamentals 5 minutes
Multi-Agent System Architectures and Topologies5 minutes
Communication Protocols and Memory Sharing8 minutes

2 lecturesTotal 18 minutes

Welcome to the Course: Course Overview10 minutes
Agent Role Definition and Specialization Strategies8 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

HOL: Design a Multi-Agent System Architecture15 minutes

This module 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 module, 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 module culminates in a comprehensive capstone project where learners create their own multi-agent system addressing a real-world challenge.

Inclus

4 vidéos1 lecture3 devoirs

4 vidéosTotal 19 minutes

Choosing the Right Multi-Agent Framework5 minutes
Task Decomposition and Agent Coordination5 minutes
Monitoring and Debugging Multi-Agent Systems7 minutes
Congratulations and Continuous Learning Journey2 minutes

1 lectureTotal 8 minutes

Production Deployment and Scaling Considerations8 minutes

3 devoirsTotal 35 minutes

HOL: Build a Multi-Agent System Prototype15 minutes
Project: Multi-Agent System Design Portfolio10 minutes
Assessment10 minutes

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Hurix Digital

443 Cours47 859 apprenants

Offert par

Coursera

En savoir plus sur Machine Learning

Statut : Essai gratuit
Coursera
AI Agents: Multi-Agent Design & Governance
Cours
Statut : Essai gratuit
Packt
Designing and Deploying Advanced AI Agents and Applications
Cours
Statut : Essai gratuit
Microsoft
Building multi-agent systems
Cours
Statut : Essai gratuit
LearnKartS
Advanced MCP & Tool Calling for AI Agents
Cours

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Débloquez l'accès à plus de 10 000 cours grâce à un abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez les 4 700 entreprises internationales qui ont choisi Coursera for Business.

Foire Aux Questions

In this course, multi-agent system design means organizing several specialized AI agents so they can coordinate, share context, and work toward one goal. The focus is on architecture, communication, memory sharing, and governance that make collaboration reliable rather than leaving each agent to operate alone.

You would use a multi-agent design when one agent is not enough to handle a complex task cleanly and different parts of the work benefit from specialization. The course treats it as especially useful when you need clear handoffs, shared context, and controlled autonomy across the system.

It fits into the build-and-test stage of AI system work, after you understand the problem and before you try to run the system at scale. This is where you decide agent roles, coordination patterns, and oversight so the overall process becomes repeatable instead of a set of isolated steps.

Plus de questions

Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants

Aide financière disponible,

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.