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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