Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Comprensión de la Arquitectura del Agente en Antigravity
- Representaciones internas y modelos de estado
- Coordinación de comportamientos por capas
- Vías de generación de acciones
Sistemas de Memoria para Agentes de Larga Duración
- Comportamientos de memoria a corto y largo plazo
- Patrones de almacenamiento persistente de conocimientos
- Prevención de la corrupción y deriva de la memoria
Bucles de Retroalimentación y Modelado del Comportamiento
- 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 del deterioro de las habilidades
- Actualización adaptativa según el contexto operativo
Construcción y Retención de la Base de Conocimientos
- Elaboración de grafos de conocimiento a largo plazo estructurados
- Recuperación semántica e indexación de la memoria
- Mantenimiento de la relevancia y actualidad del conocimiento
Interacciones entre Agentes y Ecosistemas Multientidad
- Comportamientos cooperativos y competitivos
- Memoria colectiva y estado compartido
- Escalamiento de patrones emergentes a través de sistemas
Integración de la Retroalimentación del Desarrollador
- Revisión y anotación de artefactos del agente
- Pipelines de evaluación automatizada
- Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje
Optimización Avanzada y Perspectivas Futuras
- 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
- Comprender las arquitecturas de agentes autónomos
- Experiencia con sistemas de inteligencia artificial a gran escala
- Conocimiento de los conceptos de aprendizaje por refuerzo
Público Objetivo
- Ingenieros senior de inteligencia artificial
- Arquitectos de plataformas de agentes
- Equipos de investigación y desarrollo (I+D)
14 Horas