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課程簡介
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體系統
- 短期與長期記憶體行為
- 持久化知識儲存模式
- 防止記憶體損壞與漂移
回饋迴路與行為塑造
- 人在迴路(Human-in-the-loop)回饋策略
- 強化機制與獎勵調整
- 自我評估與自我修正技術
隨時間演進的學習
- 追蹤代理學習進度
- 偵測並緩解技能衰減
- 基於運作脈絡的適應性更新
知識庫建構與保留
- 建構結構化長期知識圖譜
- 語意檢索與記憶體索引
- 維持知識相關性與時效性
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
- 跨系統擴展突現模式
開發者回饋整合
- 審查與標註代理產出
- 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
- 長時間任務的性能調整
- 代理演化的預測建模
- 架構趨勢與研究前沿
總結與下一步
最低要求
- 了解自主代理架構
- 具備大型 AI 系統經驗
- 熟悉強化學習概念
目標受眾
- 資深 AI 工程師
- 代理平台架構師
- 研發團隊
14 小時