Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Înțelegerea Arhitecturii de Agenți Antigravity
- Reprezentări interne și modele de stare
- Coordonarea comportamentului pe straturi
- Calea de generare a acțiunilor
Sisteme de Memorie pentru Agenți cu Viață Lungă
- Comportamente de memorie de scurtă versus lungă durată
- Motive de stocare a cunoștințelor persistente
- Prevenirea corupției memoriei și a model drift
Feedback Loops și Modelarea Comportamentului
- Strategii de feedback human-in-the-loop
- Mecanisme de reinforcement și ajustarea recompenselor
- Technici de auto-evaluare și auto-corecție
Învățarea în Timp
- Urmărirea progresului de învățare al agenților
- Detectarea și atenuarea degradării abilităților
- Actualizare adaptivă bazată pe contextul operațional
Construirea și Păstrarea Bazei de Cunoștințe
- Construirea grafurilor de cunoștințe de lungă durată structurate
- Recuperarea semantică și indexarea memoriei
- Menținerea relevanței și prospețimii cunoștințelor
Interacțiuni între Agenți și Ecosisteme Multi-Agent
- Comportamente cooperative și competitive
- Memorie colectivă și stare partajată
- Scalarea patternurilor emergente între sisteme
Integrarea Feedback-ului de la Dezvoltatori
- Revizuirea și anotația artefactelor agenților
- Pipelines de evaluare automatizate
- Incorporarea judecății umane în buclele de învățare
Optimizare Avansată și Direcții viitoare
- Tuning de performanță pentru task-uri de lungă durată
- Modelare predictivă a evoluției agenților
- Tendențe arhitecturale și frontiere de cercetare
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea arhitecturilor agenților autonomi
- Experiență cu sisteme de AI pe scară largă
- Familiaritate cu conceptele de reinforcement learning
Public-Țintă
- Engineers de AI seniori
- Arhitecți de platforme de agenți
- Echipă de R&D
14 Ore