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Temario del curso

Comprensión de la arquitectura de agentes de Antigravity

  • Representaciones internas y modelos de estado
  • Coordinación de comportamientos en capas
  • Vías de generación de acciones

Sistemas de memoria para agentes de larga duración

  • Comportamientos de memoria a corto plazo versus largo plazo
  • Patrones de almacenamiento persistente de conocimiento
  • Prevención de corrupción y desviación de la memoria

Bucles de retroalimentación y moldeado del comportamiento

  • Estrategias de retroalimentación con participación humana
  • Mecanismos de refuerzo y ajuste de recompensas
  • Técnicas de autoevaluación y autocorrección

Aprendizaje a lo largo del tiempo

  • Seguimiento del progreso de aprendizaje de los agentes
  • Detección y mitigación del deterioro de habilidades
  • Actualización adaptativa según el contexto operativo

Construcción y retención de bases de conocimiento

  • Creación de grafos de conocimiento estructurado a largo plazo
  • Recuperación semántica e indexación de memoria
  • Mantenimiento de la relevancia y actualidad del conocimiento

Interacciones entre agentes y ecosistemas multiagente

  • Comportamientos cooperativos y competitivos
  • Memoria colectiva y estado compartido
  • Escalado de patrones emergentes en sistemas

Integración de retroalimentación de desarrolladores

  • Revisión y anotación de artefactos de agentes
  • Pipelines de evaluación automatizada
  • Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje

Optimización avanzada y direcciones futuras

  • Ajuste de rendimiento para tareas de larga duración
  • Modelado predictivo de la evolución de agentes
  • Tendencias arquitectónicas y fronteras de investigación

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de arquitecturas de agentes autónomos
  • Experiencia con sistemas de IA a gran escala
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje por refuerzo

Público objetivo

  • Ingenieros de IA senior
  • Arquitectos de plataformas de agentes
  • Equipos de I+D
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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