This course introduces the principles and practice of AI Agent Orchestration and Scaling, blending conceptual understanding with hands-on system design. You’ll learn how to coordinate, monitor, and optimize multiple AI agents that work together to deliver intelligent, autonomous workflows — with a special focus on building scalable customer support solutions powered by AI.

AI Agent Orchestration and Scaling
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AI Agent Orchestration and Scaling
Ce cours fait partie de Spécialisation Autonomous AI Agent Systems and Orchestration

Instructeur : Edureka
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Design orchestration frameworks that coordinate autonomous agents effectively.
Implement scaling strategies to manage high-performance, multi-agent systems.
Monitor and evaluate agent workflows to ensure consistency and reliability.
Develop autonomous AI agents that learn, adapt, and optimize over time.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Agentic Workflows
- Catégorie : Generative AI Agents
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : OpenAI API
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Product Support
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novembre 2025
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module explores multimodal AI and stateful orchestration using LangGraph to build intelligent, context-aware agents. You’ll learn to connect visual, textual, and API inputs for real-time problem diagnosis and decision-making. By the end, you’ll have built a visually informed, multi-tool triage agent capable of handling complex, multimodal workflows autonomously.
Inclus
12 vidéos5 lectures4 devoirs
This module focuses on enabling long-term memory and dynamic re-planning in autonomous agents. You’ll learn to design knowledge graphs and memory modules that let agents recall past experiences and adapt their actions. By the end, you’ll build a self-correcting, feedback-driven agent capable of real-time learning and continuous improvement through long-term memory integration.
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10 vidéos4 lectures4 devoirs
This module brings together orchestration, governance, and large-scale deployment of autonomous agents. You’ll implement guardrails, audit trails, and human-in-the-loop controls for safe operations, then deploy and scale workflows and containerization. By the end, you’ll have an end-to-end, production-ready autonomous system capable of governed, scalable decision-making.
Inclus
11 vidéos4 lectures4 devoirs
This module provides learners with an opportunity to synthesize their knowledge and demonstrate mastery of AI systems. Learners will review key concepts from memory-augmented agents, real-time data integration, multimodal orchestration, and governance frameworks. They will complete graded, scenario-based assessments to apply their understanding in building and managing collaborative, secure, and scalable agent ecosystems.
Inclus
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Foire Aux Questions
The course aims to teach how to design, build, and scale autonomous agents that can reason, plan, and act using LangGraph integrating multimodal inputs, long-term memory, and dynamic orchestration for enterprise environments.
LangGraph extends LangChain by focusing on stateful orchestration — allowing developers to create graph-based agent workflows with persistent state, conditional routing, and memory-aware decision nodes.
Multimodal inputs (text, image, voice, etc.) enable agents to understand real-world contexts more accurately. For example, diagnosing issues from screenshots or combining text and visual data for richer reasoning.
Plus de questions
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