Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Zrozumienie architektury agentów Antigravity

  • Wewnętrzne reprezentacje i modele stanów
  • Koordynacja zachowań warstwowych
  • Ścieżki generowania działań

Systemy pamięci dla długotrwałych agentów

  • Zachowania pamięci krótkotrwałej vs długotrwałej
  • Wzorce trwałego przechowywania wiedzy
  • Zapobieganie uszkodzeniom i dryfowi pamięci

Pętle sprzężenia zwrotnego i kształtowanie zachowań

  • Strategie sprzężenia zwrotnego z udziałem człowieka
  • Mechanizmy wzmacniania i dostosowywania nagród
  • Techniki samooceny i samokorekty

Uczenie się w czasie

  • Śledzenie postępów w uczeniu się agentów
  • Wykrywanie i łagodzenie zaniku umiejętności
  • Adaptacyjne aktualizacje na podstawie kontekstu operacyjnego

Budowa i utrzymanie bazy wiedzy

  • Tworzenie strukturalnych grafów wiedzy długoterminowej
  • Semantyczne wyszukiwanie i indeksowanie pamięci
  • Utrzymywanie aktualności i relewantności wiedzy

Interakcje agentów i ekosystemy wieloagentowe

  • Zachowania kooperacyjne i konkurencyjne
  • Wspólna pamięć i stan współdzielony
  • Skalowanie emergentnych wzorców w systemach

Integracja sprzężenia zwrotnego od deweloperów

  • Przeglądanie i adnotowanie artefaktów agentów
  • Zautomatyzowane potoki oceny
  • Włączanie ludzkiego osądu w pętle uczenia się

Zaawansowana optymalizacja i przyszłe kierunki

  • Dostrajanie wydajności dla zadań długotrwałych
  • Modelowanie predykcyjne ewolucji agentów
  • Trendy architektoniczne i granice badawcze

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie architektur autonomicznych agentów
  • Doświadczenie w pracy z systemami AI na dużą skalę
  • Znajomość koncepcji uczenia przez wzmacnianie

Grupa docelowa

  • Starszy inżynierowie AI
  • Architekci platform agentowych
  • Zespoły R&D
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie