Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Zrozumienie architektury agenta Antygrawitacji
- Wewnętrzne reprezentacje i modele stanu
- Warstwowe koordynacja zachowań
- Ścieżki generowania działań
Systemy pamięci dla długotrwałych agentów
- Zachowania pamięci krótkoterminowej i długoterminowej
- wzorce przechowywania trwałej wiedzy
- Zapobieganie korekcji i driftonowi pamięci
Pętle zwrotne i kształtowanie zachowań
- Strategie zwrotnej informacji z człowiekiem w pętli
- Mechanizmy wzmacniania i dostosowywania nagród
- Techniki samooceny i samokorekcji
Uczenie się w czasie
- Śledzenie postępów uczenia agenta
- Wykrywanie i łagodzenie degradacji umiejętności
- Aktualizacja adaptacyjna w oparciu o kontekst operacyjny
Konstrukcja i utrzymanie bazy wiedzy
- Tworzenie struktury grafów wiedzy długoterminowej
- Semantyczna wyszukiwanie i indeksacja pamięci
- Utrzymywanie aktualności i świeżości wiedzy
Interakcje agentów i ekosystemy wieloagentowe
- Zachowania współpracy i konkurencji
- Współdzielona pamięć i stan współdzielony
- Skalowanie wzorców wyłaniających się w systemach
Integracja zwrotnej informacji od programistów
- Przeglądanie i adnotowanie artefaktów agenta
- Automatyczne potoki oceny
- Włączanie opinii człowieka w pętle uczenia
Zaawansowana optymalizacja i przyszłe kierunki rozwoju
- Dostosowywanie wydajności do zadań długotrwałych
- Przewidywalne modelowanie ewolucji agenta
- Tendencje architektoniczne i kierunki badań
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Zrozumienie architektury agentów autonomicznych
- Doświadczenie z dużymi systemami AI
- Znajomość koncepcji uczenia ze wzmocnieniem
Grupa docelowa
- Starsi inżynierowie AI
- Architekci platform agentów
- Zespoły B&D
14 godzin