Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
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