Curs de pregatire Antigravitație avansată: bucle de feedback, învățare și memorie pe termen lung pentru agenți

Înțelegerea arhitecturii agenților din Antigravity

• Reprezentări interne și modele de stare
• Coordonarea comportamentului pe niveluri
• Trasee de generare a acțiunilor

Sisteme de memorie pentru agenți longevivi

• Comportamente de memorie pe termen scurt vs. pe termen lung
• Tipare persistente de stocare a cunoștințelor
• Prevenirea coruperii memoriei și a derivării

Bucle de feedback și modelarea comportamentului

• Strategii de feedback cu omul în buclă
• Mecanisme de reinforcement și ajustarea recompenselor
• Tehnici de autoevaluare și autocorecție

Învățarea în timp

• Monitorizarea progresului de învățare al agenților
• Detectarea și atenuarea degradării abilităților
• Actualizare adaptivă în funcție de contextul operațional

Construirea și retenția bazei de cunoștințe

• Construirea de grafuri de cunoștințe structurate pe termen lung
• Recuperare 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 tiparelor emergente între sisteme

Integrarea feedback-ului dezvoltatorilor

• Revizuirea și adnotarea artefactelor agenților
• Pipeline-uri automate de evaluare
• Încorporarea judecății umane în buclele de învățare

Optimizare avansată și direcții viitoare

• Reglarea performanței pentru sarcini de lungă durată
• Modelarea predictivă a evoluției agenților
• Tendințe arhitecturale și frontiere de cercetare

Rezumat și pașii următori