Avancerad Antigravity: Feedback-loops, inlärning och långsiktig agentsminne Träningskurs

Förståelse för Antigravitys agentarkitektur

• Interna representationer och statusmodeller
• Lagad beteendekoordination
• Vägar för actions generering

Minnssystem för långlivade agenter

• Korttids- kontra långtidsminnesbeteenden
• Mönster för persistent lagring av kunskap
• Förebyggande av minneskorruption och drift

Feedback-loopar och beteendestyrning

• Strategier för mänsklig medverkan i feedback-loopen (human-in-the-loop)
• Belöningsmekanismer och anpassning av belöningar
• Tekniker för självutvärdering och självkorrigering

Inlärning över tid

• Uppföljning av agents inlärningsprogress
• Detektering och hantering av färdighetsförfall
• Anpassad uppdatering baserad på operationell kontext

Byggandet och upprätthållandet av kunskapsbas

• Byggande av strukturerade långsiktiga kunskapsgrafer
• Semantisk hämtning och minnesindexering
• Upprätthållande av kunskapens relevans och färskhet

Agentinteraktioner och ekosystem med flera agenter

• Samarbets- och konkurrenssbeteenden
• Kollektivt minne och delad status
• Skalning av emergenta mönster mellan system

Integration av utvecklars feedback

• Genomgång och annotering av agentartefakter
• Automatiserade utvärderingsrörledningar
• Inkorporering av mänskligt omdöme i inlärningsloopar

Avancerad optimering och framtida riktningar

• Prestandanpassning för uppgifter av lång varaktighet
• Prediktiv modellering av agentutveckling
• Arkitektur-trender och forskningsfronten

Sammanfattning och nästa steg