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Plan du cours

Comprendre l'architecture des agents d'Antigravity

  • Représentations internes et modèles d'état
  • Coordination des comportements en couches
  • Cheminements de génération d'actions

Systèmes de mémoire pour agents à longue durée de vie

  • Comportements de mémoire à court terme vs à long terme
  • Modèles de stockage de connaissances persistantes
  • Prévention de la corruption et de la dérive de la mémoire

Boucles de rétroaction et façonnement du comportement

  • Stratégies de rétroaction avec humain dans la boucle
  • Mécanismes de renforcement et ajustement des récompenses
  • Techniques d'auto-évaluation et d'auto-correction

Apprentissage au fil du temps

  • Suivi de la progression d'apprentissage des agents
  • Détection et atténuation du déclin des compétences
  • Mise à jour adaptative basée sur le contexte opérationnel

Construction et rétention de la base de connaissances

  • Construction de graphes de connaissances à long terme structurés
  • Récupération sémantique et indexation de la mémoire
  • Maintenance de la pertinence et de la fraîcheur des connaissances

Interactions entre agents et écosystèmes multi-agents

  • Comportements coopératifs et compétitifs
  • Mémoire collective et état partagé
  • Passage à l'échelle des motifs émergents dans les systèmes

Intégration de la rétroaction des développeurs

  • Examen et annotation des artefacts des agents
  • Pipelines d'évaluation automatisés
  • Incorporation du jugement humain dans les boucles d'apprentissage

Optimisation avancée et orientations futures

  • Réglage des performances pour les tâches de longue durée
  • Modélisation prédictive de l'évolution des agents
  • Tendances architecturales et frontières de la recherche

Conclusion et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les architectures d'agents autonomes
  • Expérience avec les systèmes d'IA à grande échelle
  • Connaissance des concepts d'apprentissage par renforcement

Public cible

  • Ingénieurs IA seniors
  • Architectes de plateformes d'agents
  • Équipes de recherche et développement (R&D)
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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