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:

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