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Plan du cours
Comprendre l'architecture des agents d'Antigravity
- Représentations internes et modèles d'état
- Coordination des comportements en couches
- Chaînes de génération d'actions
Systèmes de mémoire pour les agents à longue durée de vie
- Comportements de mémoire courte vs longue durée
- Modèles de stockage persistant des connaissances
- Prévention de la corruption de la mémoire et de la dérive
Boucles de rétroaction et façonnage du comportement
- Stratégies de rétroaction « humain dans la boucle »
- Mécanismes de renforcement et ajustement des récompenses
- Techniques d'auto-évaluation et d'auto-correction
Apprentissage au fil du temps
- Suivi des progrès d'apprentissage de l'agent
- Détection et atténuation de la dégradation des compétences
- Mise à jour adaptative selon le contexte opérationnel
Construction et rétention de la base de connaissances
- Construction de graphes de connaissances à long terme structurés
- Récupération sémantique et indexation de la mémoire
- Maintien de la pertinence et de l'actualité des connaissances
Interactions entre agents et écosystèmes multi-agents
- Comportements coopératifs et compétitifs
- Mémoire collective et état partagé
- Mise à l'échelle des motifs émergents à travers les systèmes
Intégration des retours des développeurs
- Revue et annotation des artefacts des agents
- Pipelines d'évaluation automatisés
- Intégration du jugement humain dans les boucles d'apprentissage
Optimisation avancée et orientations futures
- Réglage des performances pour les tâches de longue durée
- Modélisation prédictive de l'évolution des agents
- Tendances architecturales et frontières de la recherche
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des architectures d'agents autonomes
- De l'expérience avec des systèmes d'IA à grande échelle
- Une familiarité avec les concepts d'apprentissage par renforcement
Public cible
- Ingénieurs IA seniors
- Architectes de plateformes d'agents
- Équipes de R&D
14 Heures