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课程大纲
理解Antigravity的智能体架构
- 内部表示和状态模型
- 分层行为协调
- 动作生成路径
长期存活智能体的记忆系统
- 短期与长期记忆行为
- 持久知识存储模式
- 防止记忆损坏和漂移
反馈循环与行为塑造
- 人在循环中的反馈策略
- 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
- 跟踪智能体学习进度
- 检测并缓解技能衰退
- 基于操作上下文的自适应更新
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
- 保持知识的相关性和新鲜度
智能体交互与多智能体生态系统
- 合作与竞争行为
- 集体记忆与共享状态
- 跨系统扩展涌现模式
开发者反馈集成
- 审查并注释智能体工件
- 自动化评估管道
- 将人类判断纳入学习循环
高级优化与未来方向
- 长时间任务的性能调优
- 智能体演化的预测建模
- 架构趋势与研究前沿
总结与后续步骤
要求
- 理解自主智能体架构
- 具有大规模AI系统的经验
- 熟悉强化学习概念
目标受众
- 高级AI工程师
- 智能体平台架构师
- 研发团队
14 小时
