Curs de pregatire Sisteme Multi-Agent și Coordination în Python

Introducere în Sistemele Multi-Agent

• Prezentare generală a agenților, mediilor și modelelor de interacțiune
• Cooperare, competiție și autonomie în sistemele agențice
• Aplicații în logistică, robotică și luare de decizii

Concepte Cheie ale Arhitecturii Agenților

• Agenți reactivi vs. agenți deliberativi
• Protocoale de comunicare și modele de coordonare
• Reprezentarea cunoștințelor și starea partajată

Implementarea Agenților în Python

• Construirea agenților folosind framework-ul Mesa
• Modelarea mediilor și interacțiunilor
• Simularea comportamentului agenților și vizualizarea

Coordonare și Comunicare

• Arhitecturi de transmitere de mesaje și memorie partajată
• Negociere, consens și asignarea sarcinilor
• Algoritmi de coordonare (contract net, modele bazate pe piață, modele de roia)

Învățare și Adaptare în Sistemele Multi-Agent

• Reinforcement learning pentru mai mulți agenți
• Dinamici de învățare cooperative vs. competitive
• Folosirea PettingZoo și Stable-Baselines3 pentru MARL

Calcul Distribuit și Scalare

• Folosirea Ray pentru simulări multi-agent distribuite
• Gestionarea concurenței și sincronizării
• Paralelizarea calculului și gestionarea resurselor partajate

Colaborarea Om-Agent

• Proiectarea interfețelor pentru coordonare human-in-the-loop
• Workflow-uri hibride cu suport pentru decizii asistate de AI
• Considerații etice și operaționale

Proiect Capstone

• Proiectarea și implementarea unui sistem multi-agent în Python
• Demonstrarea coordonării și învățării între agenți
• Prezentarea rezultatelor simulării și a insight-urilor de performanță

Rezumat și Pași Următori