Hubungi Kami

Kerangka Materi

Memahami Arsitektur Agen Antigravity

  • Representasi internal dan model keadaan
  • Koordinasi perilaku berlapis
  • Jalur peng createAction

Sistem Memori untuk Agen Berumur Panjang

  • Perilaku memori jangka pendek vs jangka panjang
  • Pola penyimpanan pengetahuan persisten
  • Mencegah korupsi memori dan drift

Loop Umpan Balik dan Pembentukan Perilaku

  • Strategi umpan balik human-in-the-loop
  • Mekanisme penguatan dan penyesuaian reward
  • Teknik evaluasi diri dan koreksi diri

Pembelajaran Seiring Berjalannya Waktu

  • Melacak kemajuan pembelajaran agen
  • Mendeteksi dan memitigasi kemerosotan keterampilan
  • Update adaptif berdasarkan konteks operasional

Penyusunan dan Pemeliharaan Basis Pengetahuan

  • Membangun grafik pengetahuan jangka panjang yang terstruktur
  • Pencarian semantik dan indeksing memori
  • Mempertahankan relevansi dan kesegaran pengetahuan

Interaksi Agen dan Ekosistem Multi-Agen

  • Perilaku kooperatif dan kompetitif
  • Memori kolektif dan keadaan bersama
  • Skalakan pola emergent melintasi sistem

Integrasi Umpan Balik Pengembang

  • Meninjau dan mengannotasi artefak agen
  • Pipeline evaluasi otomatis
  • Mengintegrasikan penilaian manusia ke dalam loop pembelajaran

Optimasi Lanjutan dan Arah Masa Depan

  • Pengaturan kinerja untuk tugas berdurasi panjang
  • Pemodelan prediktif evolusi agen
  • Tren arsitektur dan frontier penelitian

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Persyaratan

  • Memahami arsitektur agen otonom
  • Pengalaman dengan sistem AI skala besar
  • Pengetahuan tentang konsep reinforcement learning

Audience

  • Insinyur AI senior
  • Arsitek platform agen
  • Tim R&D
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait