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Plan du cours
Compréhension de l'architecture d'agent d'Antigravity
- Représentations internes et modèles d'état
- Coordination des comportements en couches
- Voies de génération d'actions
Systèmes de mémoire pour les agents à longue durée de vie
- Comportements de mémoire à court terme versus long terme
- Schémas de stockage persistant des connaissances
- Prévention de la corruption et de la dérive de la mémoire
Boucles de rétroaction et façonnage 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 des progrès d'apprentissage des agents
- Détection et atténuation du déclin des compétences
- Mise à jour adaptative basée sur le contexte opérationnel
Construction et conservation de la base de connaissances
- Élaboration de graphes de connaissances à long terme structurés
- Récupération sémantique et indexation de la mémoire
- Maintien 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
- Mise à l'échelle des motifs émergents à travers les systèmes
Intégration des rétroactions des développeurs
- Analyse et annotation des artefacts des agents
- Pipelines d'évaluation automatisés
- Incorporation 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 fronts de la recherche
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des architectures d'agents autonomes
- De l'expérience avec des systèmes d'IA à grande échelle
- Une familiarité avec les concepts d'apprentissage par renforcement
Audience cible
- Ingénieurs en IA senior
- Architectes de plateformes d'agents
- Équipes de recherche et développement (R&D)
14 Heures