聯繫我們

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

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類