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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