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.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Разбиране на агентната архитектура на Antigravity
- Вътрешни представяния и модели на състоянието
- Координация на поведението на слоеве
- Пътища за генериране на действия
Системи за памет за дългоживеещи агенти
- Поведения на краткосрочната спрямо дългосрочната памет
- Модели за устойчиво съхранение на знания
- Предотвратяване на повреда и отклонение на паметта
Обратни връзки и формиране на поведението
- Стратегии за обратна връзка с участие на човек
- Механизми за подсилване и настройка на наградите
- Техники за самооценка и самокорекция
Учене във времето
- Проследяване на напредъка в ученето на агента
- Откриване и смекчаване на загубата на умения
- Адаптивно обновяване въз основа на оперативния контекст
Изграждане и запазване на база от знания
- Изграждане на структурирани дългосрочни графи на знания
- Семантично извличане и индексиране на паметта
- Поддържане на релевантността и актуалността на знанията
Взаимодействия на агенти и многоагентни екосистеми
- Кооперативни и конкурентни поведения
- Колективна памет и споделено състояние
- Мащабиране на възникващи модели в системите
Интегриране на обратна връзка от разработчици
- Преглед и анотиране на артефакти на агенти
- Автоматизирани тръбопроводи за оценка
- Включване на човешката преценка в циклите на учене
Разширена оптимизация и бъдещи насоки
- Настройка на производителността за дълготрайни задачи
- Прогнозно моделиране на еволюцията на агентите
- Архитектурни тенденции и изследователски граници
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на архитектури на автономни агенти
- Опит с широкомащабни AI системи
- Запознатост с концепциите за учене с подсилване
Аудитория
- Старши AI инженери
- Архитекти на агентни платформи
- Екипи за научноизследователска и развойна дейност
