Formation Antigravité avancée : boucles de rétroaction, apprentissage et mémoire à long terme des agents

Comprendre l'architecture des agents d'Antigravity

• Représentations internes et modèles d'état
• Coordination des comportements par couches
• Voies de génération d'actions

Systèmes de mémoire pour les agents à durée de vie prolongée

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

Boucles de rétroaction et orientation du comportement

• Stratégies de rétroaction humaine (human-in-the-loop)
• 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 de l'usure 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
• Préservation 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
• Extension des patterns émergents à travers les systèmes

Intégration de la rétroaction des développeurs

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

Optimisation avancée et perspectives futures

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

Summary et prochaines étapes