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 Agenților Antigravity
- Reprezentări interne și modele de stare
- Coordonarea stratificată a comportamentelor
- Drumuri de generare a acțiunilor
Sisteme de Memorie pentru Agenți cu Durată de Viață Lungă
- Comportamente de memorie pe termen scurt vs pe termen lung
- Modele de stocare persistentă a cunoștințelor
- Prevenirea corupției și derivei memoriei
Bucle de Feedback și Modelarea Comportamentului
- Strategii de feedback cu om în buclă
- Mecanisme de refrezare și ajustarea recompenselor
- Tehnici de autoevaluare și autocorecție
Învățarea în Timp
- Monitorizarea progresului de învățare al agentului
- Detectarea și mitigarea deteriorării abilităților
- Actualizări adaptive bazate pe contextul operațional
Construirea și Menținerea Bazei de Cunoștințe
- Construirea grafurilor de cunoștințe structurate pe termen lung
- Retrivarea semantică și indexarea memoriei
- Menținerea relevanței și actualității cunoștințelor
Interacțiuni între Agenți și Ecosisteme cu Mai Mulți Agenți
- Comportamente cooperante și competitive
- Memorie colectivă și stare împărțită
- Scalarea modelelor emergente între sisteme
Integrarea Feedback-ului Dezvoltatorilor
- Revizuirea și anotarea artefactelor agentului
- Pipelines automate de evaluare
- Integrarea judecății umane în buclele de învățare
Optimizare Avansată și Direcții Viitoare
- Ajustarea performanței pentru sarcini cu durată lungă
- Modelarea predictivă a evoluției agentului
- Tendințe arhitecturale și frontierile cercetării
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a arhitecturilor de agenți autonomi
- Experiență cu sisteme AI pe scară largă
- Familiaritate cu concepte de învățare prin refrezare
Public Țintă
- Ingineri AI seniori
- Arhitectii platformelor de agenți
- Echipe R&D
14 ore
