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課程簡介

了解 Antigravity 的代理架構

  • 內部表示與狀態模型。
  • 分層行為協調。
  • 動作產生途徑。

長期存在代理的記憶系統

  • 短期與長期記憶行為的差異。
  • 持久性知識儲存模式。
  • 防止記憶體損壞與漂移。

回饋迴路與行為塑造

  • 人機迴圈(Human-in-the-loop)回饋策略。
  • 強化機制與獎勵調整。
  • 自我評估與自我糾正技術。

隨時間的學習進展

  • 追蹤代理的學習進度。
  • 偵測並減輕技能衰退。
  • 基於運作情境的適應性更新。

知識庫的建立與保持

  • 建立結構化的長期知識圖譜。
  • 語義檢索與記憶體索引。
  • 維持知識的相關性與新鮮度。

代理互動與多代理生態系統

  • 合作與競爭行為。
  • 集體記憶與共享狀態。
  • 跨系統的突發模式擴展。

開發者回饋整合

  • 檢視並註記代理成果。
  • 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

  • 長時間任務的效能調優。
  • 代理演化的預測建模。
  • 架構趨勢與研究前沿。

總結與下一步行動

最低要求

  • 具備自主代理架構的知識。
  • 擁有大規模 AI 系統的實戰經驗。
  • 熟悉強化學習相關概念。

適用對象

  • 資深 AI 工程師。
  • 代理平台架構師。
  • 研發團隊成員。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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