進階反重力：回饋迴路、學習與長期代理記憶培訓

了解 Antigravity 的代理架構

• 內部表徵與狀態模型
• 分層行為協調
• 動作生成路徑

長期代理的記憶系統

• 短期與長期記憶行為
• 持久知識儲存模式
• 防止記憶損壞與漂移

回饋迴路與行為塑造

• 人機迴圈回饋策略
• 強化機制與獎勵調整
• 自我評估與自我修正技術

隨時間學習

• 追蹤代理學習進度
• 偵測並減輕技能衰退
• 根據運作情境進行適應性更新

知識庫建構與保留

• 建立結構化的長期知識圖譜
• 語意檢索與記憶索引
• 維持知識的相關性與新穎性

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
• 跨系統擴展湧現模式

開發者回饋整合

• 審查與註記代理產出
• 自動化評估管線
• 將人為判斷納入學習迴圈

進階優化與未來方向

• 長時間任務的效能調校
• 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