Programa do Curso

Introdução aos Sistemas Multi-Agentes

  • Visão geral de agentes, ambientes e modelos de interação
  • Cooperação, competição e autonomia em sistemas agênticos
  • Aplicações em logística, robótica e tomada de decisão

Conceitos Principais da Arquitetura de Agentes

  • Agentes reativos vs. deliberativos
  • Protocolos de comunicação e modelos de coordenação
  • Representação de conhecimento e estado compartilhado

Implementando Agentes em Python

  • Construindo agentes usando o framework Mesa
  • Modelando ambientes e interações
  • Simulando comportamento de agentes e visualização

Coordenação e Comunicação

  • Passagem de mensagens e arquiteturas de memória compartilhada
  • Negociação, consenso e alocação de tarefas
  • Algoritmos de coordenação (contrato net, baseados em mercado, modelos de enxame)

Aprendizado e Adaptação em Sistemas Multi-Agentes

  • Aprendizado por reforço para múltiplos agentes
  • Dinâmicas de aprendizado cooperativo vs. competitivo
  • Usando PettingZoo e Stable-Baselines3 para MARL (Aprendizado por Reforço Multi-Agente)

Computação Distribuída e Escalabilidade

  • Usando Ray para simulações multi-agentes distribuídas
  • Gerenciamento de concorrência e sincronização
  • Paralelizando computação e gerenciando recursos compartilhados

Colaboração Humano–Agente

  • Projetando interfaces para coordenação com humanos no loop
  • Fluxos de trabalho híbridos com suporte a decisões assistido por AI
  • Considerações éticas e operacionais

Projeto Final

  • Projetar e implementar um sistema multi-agente em Python
  • Demonstrar coordenação e aprendizado entre agentes
  • Apresentar resultados da simulação e insights de desempenho

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Forte proficiência em programação Python
  • Boa compreensão de aprendizado por reforço ou design de agentes AI
  • Familiaridade com conceitos de sistemas distribuídos e redes

Público-Alvo

  • Arquitetos de sistemas que projetam sistemas AI colaborativos ou distribuídos
  • Pesquisadores trabalhando em coordenação e inteligência coletiva
  • Engenheiros desenvolvendo fluxos de trabalho híbridos humanos–agentes ou multi-agentes
 28 Horas

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