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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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