Свържете се с нас

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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории