Corso di formazione Sistemi Multi-Agente e Coordinamento in Python

Introduzione ai Sistemi Multi-Agente

• Panoramica su agenti, ambienti e modelli di interazione
• Cooperazione, competizione e autonomia nei sistemi agentici
• Applicazioni nella logistica, nella robotica e nei processi decisionali

Concetti Fondamentali dell'Architettura degli Agenti

• Agenti reattivi vs. agenti deliberativi
• Protocolli di comunicazione e modelli di coordinamento
• Rappresentazione della conoscenza e stato condiviso

Implementazione di Agenti in Python

• Costruzione di agenti utilizzando il framework Mesa
• Modellazione di ambienti e interazioni
• Simulazione del comportamento degli agenti e visualizzazione

Coordinamento e Comunicazione

• Architetture di passaggio di messaggi e memoria condivisa
• Negoziatura, consenso e allocazione dei compiti
• Algoritmi di coordinamento (contract net, basati su modelli di mercato, modelli di sciame)

Apprendimento e Adattamento nei Sistemi Multi-Agente

• Reinforcement learning per più agenti
• Dinamiche di apprendimento cooperativo vs. competitivo
• Utilizzo di PettingZoo e Stable-Baselines3 per MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning)

Calcolo Distribuito e Scalabilità

• Utilizzo di Ray per simulazioni multi-agente distribuite
• Gestione della concorrenza e della sincronizzazione
• Parallelizzazione del calcolo e gestione delle risorse condivise

Collaborazione Uomo-Agente

• Progettazione di interfacce per il coordinamento human-in-the-loop
• Flussi di lavoro ibridi con supporto decisionale assistito dall'IA
• Considerazioni etiche e operative

Progetto Capstone

• Progettare e implementare un sistema multi-agente in Python
• Dimostrare il coordinamento e l'apprendimento tra gli agenti
• Presentare i risultati della simulazione e le insight prestazionali

Sintesi e Prossimi Passi