The Multi-Agent Systems and Orchestration course teaches learners how to design and coordinate AI agents that work together as collaborative systems. Starting with the OpenAI Agents SDK, participants explore how to structure planner–executor architectures, enabling agents to break down complex tasks into coordinated subtasks.
Multi-Agent Systems and Orchestration
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 semaine à compléter
Ă 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Software Design Patterns
- Catégorie : Maintainability
- Catégorie : Context Management
- Catégorie : Redis
- Catégorie : Data Persistence
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Enterprise Application Management
- Catégorie : Agentic systems
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : Vector Databases
- Catégorie : Program Development
- Catégorie : System Monitoring
- Catégorie : Generative AI Agents
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you'll join LegacyCorp as an AI Consultant, tasked with modernizing their internal logistics and support systems. You will learn to transition from brittle, manual execution loops to resilient architectures using the Agents SDK, mastering key concepts like Orchestration, Handoff Hooks, and Type-Driven Design. Through a series of forensic labs and design challenges, you will build a scalable "Hub-and-Spoke" system capable of managing specialized agents and securing critical tools against misuse
Inclus
3 vidéos4 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés
In this module, you will step into the role of Lead Architect at Praxis AI to tackle complex orchestration challenges for two distinct clients. First, you will rescue the Urban Hop travel assistant by implementing the Planner-Executor pattern, separating high-level reasoning from deterministic execution to ensure reliability. Next, you will transition to a Site Reliability Engineer (SRE) role for Global Freight, using distributed tracing and observability to diagnose and fix race conditions in a high-concurrency logistics engine. By the end of the module, you will have mastered the architectural patterns necessary to build agentic systems that are not just intelligent, but predictable, scalable, and debuggable.
Inclus
2 vidéos3 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté
In this module, you tackle the complexity of persistent memory in distributed systems. You will act as a Systems Engineer for Global Freight to solve critical "Lost Update" race conditions using Redis and pessimistic locking. Simultaneously, you will serve as an AI Architect for Urban Hop, implementing Vector Stores (for use with Retrieval Augmented Generation, also known as RAG) and memory optimization strategies to give your agent long-term, semantic recall without blowing up the context window.
Inclus
1 vidéo3 lectures1 devoir3 laboratoires non notés
Inclus
2 laboratoires non notés
Instructeur
101 Cours 24 192 apprenants
Offert par
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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
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Chaitanya A.
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