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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

Número de participantes


Precio por participante

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