课程大纲

理解Antigravity的代理架构

  • 内部表示与状态模型
  • 分层行为协调
  • 动作生成路径

长期代理的记忆系统

  • 短期与长期记忆行为
  • 持久知识存储模式
  • 防止记忆损坏与漂移

反馈循环与行为塑造

  • 人在环反馈策略
  • 强化机制与奖励调整
  • 自我评估与自我纠正技术

随时间学习

  • 跟踪代理学习进展
  • 检测与缓解技能衰减
  • 根据操作上下文进行自适应更新

知识库构建与保留

  • 构建结构化的长期知识图谱
  • 语义检索与记忆索引
  • 保持知识的相关性与新鲜度

代理交互与多代理生态系统

  • 合作与竞争行为
  • 集体记忆与共享状态
  • 在系统中扩展新兴模式

开发者反馈集成

  • 审查与注释代理工件
  • 自动化评估管道
  • 将人类判断融入学习循环

高级优化与未来方向

  • 针对长期任务的性能调优
  • 代理演化的预测建模
  • 架构趋势与研究前沿

总结与下一步

要求

  • 对自主代理架构的理解
  • 具备大规模AI系统的经验
  • 熟悉强化学习概念

受众

  • 高级AI工程师
  • 代理平台架构师
  • 研发团队
 14 小时

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