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課程簡介
理解Antigravity的代理架構
- 內部表示與狀態模型
- 分層行爲協調
- 動作生成路徑
長期代理的記憶系統
- 短期與長期記憶行爲
- 持久知識存儲模式
- 防止記憶損壞與漂移
反饋循環與行爲塑造
- 人在環反饋策略
- 強化機制與獎勵調整
- 自我評估與自我糾正技術
隨時間學習
- 跟蹤代理學習進展
- 檢測與緩解技能衰減
- 根據操作上下文進行自適應更新
知識庫構建與保留
- 構建結構化的長期知識圖譜
- 語義檢索與記憶索引
- 保持知識的相關性與新鮮度
代理交互與多代理生態系統
- 合作與競爭行爲
- 集體記憶與共享狀態
- 在系統中擴展新興模式
開發者反饋集成
- 審查與註釋代理工件
- 自動化評估管道
- 將人類判斷融入學習循環
高級優化與未來方向
- 針對長期任務的性能調優
- 代理演化的預測建模
- 架構趨勢與研究前沿
總結與下一步
最低要求
- 對自主代理架構的理解
- 具備大規模AI系統的經驗
- 熟悉強化學習概念
受衆
- 高級AI工程師
- 代理平臺架構師
- 研發團隊
14 時間: