本课程系统讲解多智能体系统(MAS)的核心架构与MCP协议的设计原理,结合动态上下文发现、联邦学习、强化学习等前沿技术,通过Spring AI、LangChain等框架的实战演练,培养学员构建分布式智能系统的综合能力。课程涵盖从协议设计到行业落地的完整链路,助力企业在AI时代实现智能化升级。
课程特色
维度 |
核心内容 |
技术深度 |
原理剖析:MCP动态上下文发现机制/AgentPrune冗余剪枝算法 实战框架:Spring AI智能体开发套件 |
工程落地 |
千卡GPU集群调度方案/毫秒级任务响应设计 安全对齐:中国信通院智盾框架实践 |
行业适配 |
医疗影像诊断系统架构/金融风控智能体工作流 工业设备预测性维护案例库 |
前沿探索 |
自主智能体任务规划/跨模态感知协作系统 量子计算对MAS的影响预研 |
培训目标
1. 掌握MCP协议核心机制(动态上下文发现/TLS 1.3加密/权限模型)
2. 熟练运用多智能体协作范式(合同网协议/拍卖机制/强化学习任务分配)
3. 完成基于MCP的智能体开发全流程(接口设计→通信优化→安全加固)
4. 理解金融/医疗/工业等领域智能体系统落地方案
5. 洞察2025年AI前沿趋势(自主智能体/跨模态协作/量子计算影响)
培训对象
- 人工智能/大数据领域开发工程师;
- 分布式系统架构师及技术负责人;
- 对智能体协作、多模态AI感兴趣的产品经理;
- 需要进行技术预研的科研人员。
培训内容
第一天:多智能体系统基础与MCP协议精要
核心理论构建:MCP协议架构演进
实操:Spring AI集成MCP开发本地文件系统接口
智能体协作进阶:多智能体协作范式对比
实战:GitHub服务接口开发(创建分支/提交代码)
第二天:协议优化与工程化实践
性能优化专项:通信协议优化策略
实战:5个智能体在对抗攻击下的通信优化
MCP协议与智能体决策融合
实战:基于MCP的智能客服系统开发(订单查询+知识库检索)
系统工程化:分布式多智能体系统架构
案例:DeepSeek大模型的2048块GPU集群训练优化
智能体安全与可靠性保障
多智能体系统评估与迭代
第三天:行业应用与未来趋势
垂直领域落地:医疗/金融/工业场景实践
前沿探索:自主智能体与跨模态协作
跨模态智能体:多模态感知与协作的智能体系统
汇款、微信转帐
汇款信息:
单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行:工行海淀西区支行
账号:0200 0045 1920 0043 667
开户银行代码:1021 0000 0458
微信转账:
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(中科院计算所培训中心二维码)
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