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Temario del curso
Comprensión de la arquitectura de agentes de Antigravity
- Representaciones internas y modelos de estado
- Coordinación del comportamiento en 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 de conocimiento persistente
- Prevención de la corrupción de memoria y la deriva
Bucles de retroalimentación y modelado del comportamiento
- Estrategias de retroalimentación con intervención humana (human-in-the-loop)
- Mecanismos de refuerzo y ajuste de recompensas
- Técnicas de autoevaluación y autocorrección
Aprendizaje a lo largo del tiempo
- Seguimiento del progreso del aprendizaje del agente
- Detección y mitigación de la decadencia de habilidades
- Actualización adaptativa basada en el contexto operativo
Construcción y retención de la base de conocimientos
- Elaboración de grafos de conocimiento estructurados a largo plazo
- Recuperación semántica e indexación de la memoria
- Mantenimiento de la relevancia y actualidad del conocimiento
Interacciones entre agentes y ecosistemas de múltiples agentes
- Comportamientos cooperativos y competitivos
- Memoria colectiva y estado compartido
- Escalado de patrones emergentes a través de sistemas
Integración de la retroalimentación de los desarrolladores
- Revisión y anotación de los artefactos del agente
- Pipelines de evaluación automatizada
- Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje
Optimización avanzada y direcciones 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
- Comprensión de las arquitecturas de agentes autónomos
- Experiencia con sistemas de inteligencia artificial a gran escala
- Familiaridad con los conceptos del aprendizaje por refuerzo
Público objetivo
- Ingenieros de IA senior
- Arquitectos de plataformas de agentes
- Equipos de I+D
14 Horas