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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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