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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

Nombre de participants


Prix par participant

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