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Agentic Patterns: Parallel Subagent ML with Rust

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Agentic Patterns: Parallel Subagent ML with Rust

Noah Gift

Instructeur : Noah Gift

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

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

Expérience recommandée

4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Measure the serial fraction and merge cost of a job before deciding how far to fan out

  • Partition parallel work into disjoint write sets with small context budgets, and reduce results deterministically

  • Gate agent work with rerunnable checks, contracts and multi-model review, and stop the line on a red result

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Data Integrity
  • Catégorie : Context Management
  • Catégorie : Agentic systems
  • Catégorie : Software Testing
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Problem Management
  • Catégorie : Code Review
  • Catégorie : Acceptance Testing

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Rust (Programming Language)
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Agentic Workflows
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : AI Workflows

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

octobre 2026

Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Il y a 5 modules dans ce cours

You see why starting a team of agents is cheap and trusting what comes back is the expensive part, and you meet the rule the whole course follows: what a worker says about its own work is a claim, not a result. You then learn the two numbers that decide whether fanning out pays: the serial fraction of a job, which no number of workers can lower, and the cost of merging their outputs back into one result.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 devoir

You give every worker a write set that belongs to nobody else and a deliberately capped context budget, so parallel workers neither overwrite each other nor drown in context. You then watch the contract checker PV judge three agents editing one README and refuse each planted cheat, naming the rule it broke, and see a gate decide a build-and-review workflow from its receipt. You finish with Simpson's rule ported from a textbook under contract, where a planted one-character change to a weight turns the gate red and the fix turns it green again.

Inclus

4 vidéos4 lectures1 devoir

You compare a cold worker that loads its model for every request with a resident worker that stays warm, and learn why only a latency measured in a recorded run counts. You then watch two agents share one local model server, a writer and a checker, and see that a sequential and a pipelined schedule produce identical bytes. Finally you write that workflow down as an ontology with shapes and attack it with planted mutants to see what the shapes catch and what they cannot.

Inclus

3 vidéos6 lectures1 devoir

You meet the traffic cop: one minter that hands out tickets, one reducer that merges finished work, and one inbox that is the only door between a worker's private output and shared state. You learn why one model run three times is still one reviewer, and why a quorum needs lanes from different models where any single fail blocks the result. You then watch three agents fan out in the Antigravity app, each in its own workspace, and see the line stop when one goes red so that nothing merges.

Inclus

4 vidéos8 lectures1 devoir

You learn why a red result should stop the line until someone understands it, and why a rerun that happens to pass is not a fix; five whys takes a failure past a shallow story to a mechanism you can change. You then study a release that sat stuck for over a day and the process rules that fix it, from letting one run finish to giving the release a priority lane, and close with a recap of the course's patterns.

Inclus

3 vidéos4 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Instructeur

Noah Gift
Pragmatic AI Labs
64 Cours12 719 apprenants

Offert par

Pragmatic AI Labs

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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.’

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