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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