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課程時長 14 時間：
課程簡介
理解 Antigravity 的智能體架構
- 內部表示與狀態模型
- 分層行為協調
- 動作生成路徑
面向長期存活智能體的記憶系統
- 短期記憶與長期記憶行為的差異
- 持久化知識儲存模式
- 防止記憶損毀與漂移
回饋迴路與行為塑造
- 人在回路（Human-in-the-loop）的回饋策略
- 強化機制與獎勵調整
- 自我評估與自我修正技術
隨時間推移的學習過程
- 追蹤智能體的學習進度
- 偵測並緩解技能衰退
- 根據運作情境進行適應性更新
知識庫構建與留存
- 構建結構化的長期知識圖譜
- 語義檢索與記憶索引
- 維持知識的相關性與時效性
智能體互動與多智能體生態系統
- 合作與競爭行為
- 集體記憶與共享狀態
- 跨系統擴展突現模式
開發者回饋整合
- 審閱並標註智能體產出物
- 自動化評估管線
- 將人類判斷融入學習迴路
進階優化與未來方向
- 針對長時程任務的性能調優
- 預測智能體的演化趨勢
- 架構趨勢與研究前沿
總結與後續步驟
最低要求
- 了解自主智能體架構
- 具有大規模 AI 系統的實作經驗
- 熟悉強化學習概念
目標受眾
- 高級 AI 工程師
- 智能體平台架構師
- 研發（R&D）團隊
