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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

Número de participantes


Precio por participante

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