Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Разбиране на агентната архитектура на Antigravity
- Вътрешни представяния и модели на състояния
- Координация на поведението на слоеве
- Пътища за генериране на действия
Системи за памет за дългосрочно действащи агенти
- Поведения на краткосрочна срещу дългосрочна памет
- Модели за устойчиво съхранение на знания
- Предотвратяване на повреда и отклонение на паметта
Обратни връзки и оформяне на поведение
- Стратегии за обратна връзка с човек в цикъла
- Механизми за подсилване и настройка на наградата
- Техники за самооценка и самокорекция
Учене във времето
- Проследяване на напредъка в ученето на агента
- Откриване и смекчаване на загуба на умения
- Адаптивно актуализиране въз основа на оперативния контекст
Изграждане и задържане на база от знания
- Изграждане на структурирани графи на дългосрочни знания
- Семантично извличане и индексиране на паметта
- Поддържане на релевантност и актуалност на знанията
Взаимодействия на агенти и мулти-агентни екосистеми
- Кооперативни и конкурентни поведения
- Колективна памет и споделено състояние
- Мащабиране на възникващи модели в системите
Интегриране на обратна връзка от разработчика
- Преглеждане и анотиране на артефакти на агента
- Автоматизирани конвейери за оценка
- Включване на човешка преценка в циклите на учене
Напреднала оптимизация и бъдещи насоки
- Настройка на производителността за задачи с голяма продължителност
- Прогнозно моделиране на еволюцията на агента
- Архитектурни тенденции и изследователски граници
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на архитектури на автономни агенти
- Опит с широкомащабни AI системи
- Запознатост с концепции за обучение с подсилване
Аудитория
- Старши AI инженери
- Архитекти на агентни платформи
- R&D екипи
14 Часа