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Schulungsübersicht
Verständnis der Agenten-Architektur von Antigravity
- Interne Repräsentationen und Zustandsmodelle
- Gestufte Verhaltenskoordination
- Pfad zur Aktionserzeugung
Speichersysteme für langlebige Agenten
- Kurzzeit- vs. Langzeitspeicher-Verhalten
- Muster für persistente Wissensspeicherung
- Verhinderung von Speicher-Korruption und Drift
Feedback-Schleifen und Verhaltensformung
- Human-in-the-Loop-Feedback-Strategien
- Verstärkungsmechanismen und Belohnungsanpassung
- Techniken zur Selbstbewertung und -korrektur
Lernen im Laufe der Zeit
- Verfolgung des Lernfortschritts von Agenten
- Erkennung und Minderung des Fähigkeitsabbaus
- Adaptive Aktualisierung basierend auf dem operativen Kontext
Konstruktion und Erhaltungsstrategien für Wissensdatenbanken
- Aufbau strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
- Semantische Abfragen und Speicher-Indexierung
- Aufrechterhaltung der Relevanz und Frische des Wissens
Agenten-Interaktionen und Multi-Agenten-Ökosysteme
- Kooperatives und kompetitives Verhalten
- Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
- Skalierung emergenter Muster über Systeme hinweg
Integration von Entwickler-Feedback
- Überprüfung und Anmerkung von Agenten-Artefakten
- Automatisierte Evaluierungs-Pipelines
- Einbeziehung menschlicher Urteilsfähigkeit in Lernschleifen
Fortgeschrittene Optimierung und zukünftige Richtungen
- Leistungsoptimierung für langandauernde Aufgaben
- Vorhersagemodellierung der Agenten-Evolution
- Architekturtrends und Forschungsfachgebiete
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis für autonome Agenten-Architekturen
- Erfahrung mit KI-Systemen im großen Maßstab
- Vertrautheit mit Konzepten des Reinforcement Learnings
Zielgruppe
- Senior KI-Ingenieure
- Agenten-Plattform-Architekten
- F&E-Teams
14 Stunden