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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Verständnis der Agentenarchitektur von Antigravity
- Interne Darstellungen und Zustandsmodelle
- Schichtbezogene Verhaltenskoordination
- Wege zur Aktionsgenerierung
Speichersysteme für langfristig bestehende Agenten
- Kurzzeit- vs. Langzeitgedächtnis-Verhalten
- Muster für persistente Wissensspeicherung
- Prävention von Speicherkorruption und Verschiebungen (Drift)
Feedback-Schleifen und Verhaltensausrichtung
- Human-in-the-Loop-Feedback-Strategien
- Verstärkungsmechanismen und Belohnungsanpassung
- Techniken zur Selbstbewertung und Selbstkorrektur
Lernen über die Zeit
- Verfolgung des Lernfortschritts von Agenten
- Erkennung und Abmilderung von Kompetenzverlust (Skill Decay)
- Adaptive Aktualisierung basierend auf dem operativen Kontext
Aufbau und Erhaltung der Wissensbasis
- Erstellung strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
- Semantische Abfrage und Speicherindexierung
- Wahrung der Relevanz und Aktualität des Wissens
Agenteninteraktionen und Multi-Agenten-Ökosysteme
- Kooperative und kompetitive Verhaltensweisen
- Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
- Skalierung emergenter Muster über Systemgrenzen hinweg
Integration von Entwicklerfeedback
- Überprüfung und Annotation von Agentenartefakten
- Automatisierte Evaluationspipelines
- Einarbeitung menschlicher Beurteilung in Lernschleifen
Fortgeschrittene Optimierung und zukünftige Entwicklungen
- Leistungsanpassung (Tuning) für Langzeit-Aufgaben
- Predictive Modeling der Agentenentwicklung
- Architektonische Trends und Forschungsfelder
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von autonomen Agentenarchitekturen
- Erfahrung mit großskaligen KI-Systemen
- Vertrautheit mit Konzepten des Reinforcement Learning
Zielgruppe
- Senior AI Engineers
- Architekten von Agentenplattformen
- Teams für Forschung und Entwicklung (F&E)
