進階反重力：回饋迴路、學習與長期代理記憶培訓

理解 Antigravity 的代理架構

• 內部表示與狀態模型
• 分層行為協調
• 動作生成路徑

長期存續代理的記憶系統

• 短期與長期記憶行為的區別
• 持久化知識存儲模式
• 防止記憶損壞與漂移

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
• 自我評估與自我糾正技術

隨時間進化的學習

• 追蹤代理的學習進度
• 檢測並緩解技能衰退
• 基於運作情境的自適應更新

知識庫建構與保留

• 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

代理互動與多代理生態系統

• 協作與競爭行為
• 集體記憶與共享狀態
• 跨系統擴展新興模式

開發者回饋整合

• 審查與標註代理產出物
• 自動化評估管線
• 將人類判斷納入學習迴路

進階優化與未來方向

• 針對長時程任務的性能調優
• 代理演化的預測建模
• 架構趨勢與研究前沿

總結與後續步驟