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 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