Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Comprendre l'Architecture des Agents d'Antigravité
- Représentations internes et modèles d'état
- Coordination de comportements en couches
- Chemins de génération d'actions
Systèmes de Mémoire pour les Agents à Longue Durée de Vie
- Comportements de mémoire à court terme vs long terme
- Modèles de stockage de connaissances persistantes
- Prévention de la corruption et du décalage de la mémoire
Boucles de Réaction et Mise en Forme des Comportements
- Stratégies de feedback impliquant l'humain dans la boucle
- Mécanismes de renforcement et ajustement des récompenses
- Techniques d'évaluation et de correction auto-évaluées
Apprentissage au Fil du Temps
- Suivi des progrès d'apprentissage des agents
- Détection et atténuation de la dégradation des compétences
- Mise à jour adaptative basée sur le contexte opérationnel
Construction et Retention de Base de Connaissances
- Création de graphes de connaissances structurées à long terme
- Récupération sémantique et indexation de la mémoire
- Maintenance de la pertinence et de l'actualité des connaissances
Interactions d'Agents et Écosystèmes Multi-Agents
- Comportements coopératifs et compétitifs
- Mémoire collective et état partagé
- Échelle des modèles émergents à travers les systèmes
Intégration du Feedback des Développeurs
- Examen et annotation des artefacts d'agents
- Pipelines d'évaluation automatisés
- Intégration du jugement humain dans les boucles d'apprentissage
Optimisation Avancée et Directions Futures
- Ajustements de performance pour des tâches à longue durée
- Modélisation prédictive de l'évolution des agents
- Tendances architecturales et frontières de recherche
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des architectures d'agents autonomes
- Une expérience avec les systèmes d'IA à grande échelle
- Une familiarité avec les concepts de l'apprentissage par renforcement
Public Cible
- Ingénieurs AI seniors
- Architectes de plateformes d'agents
- Équipes R&D
14 Heures