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Temario del curso
Comprendiendo la Arquitectura del Agente en Antigravity
- Representaciones internas y modelos de estado
- Coordinación de comportamientos en capas
- Rutas de generación de acciones
Sistemas de Memoria para Agentes de Larga Duración
- Comportamientos de memoria a corto plazo vs. a largo plazo
- Patrones de almacenamiento persistente de conocimientos
- Prevención de la corrupción y desviación de la memoria
Bucles de Retroalimentación y Formación de Comportamientos
- Estrategias de retroalimentación con intervención humana
- Mecanismos de refuerzo y ajuste de recompensas
- Técnicas de autoevaluación y autocorrección
Aprendizaje a lo Largo del Tiempo
- Seguimiento del progreso de aprendizaje del agente
- Detección y mitigación de la decadencia de habilidades
- Actualización adaptativa basada en el contexto operativo
Construcción y Retención de Bases de Conocimiento
- Creación de grafos de conocimiento estructurados a largo plazo
- Recuperación semántica e indexación de memoria
- Mantenimiento de la relevancia y frescura del conocimiento
Interacciones de Agentes y Ecosistemas Multi-Agente
- Comportamientos cooperativos y competitivos
- Memoria colectiva y estado compartido
- Escalado de patrones emergentes a través de sistemas
Integración de Retroalimentación del Desarrollador
- Revisión y anotación de artefactos de agentes
- Pipelines de evaluación automatizada
- Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje
Optimización Avanzada y Futuras Direcciones
- Ajuste de rendimiento para tareas de larga duración
- Modelado predictivo de la evolución del agente
- Tendencias arquitectónicas y fronteras de investigación
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las arquitecturas de agentes autónomos
- Experiencia con sistemas AI a gran escala
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje por refuerzo
Audiencia
- Ingenieros AI senior
- Arquitectos de plataformas de agentes
- Equipos de I+D
14 Horas