코스 개요

Antigravity의 에이전트 아키텍처 이해

  • 내부 표현과 상태 모델
  • 계층화된 행동 조정
  • 액션 생성 경로

장수 기간 동안 작동하는 에이전트를 위한 메모리 시스템

  • 단기 및 장기 메모리 행동
  • 지속적인 지식 저장 패턴
  • 메모리 부패와 드리프트 방지

피드백 루프 및 행동 조정

  • 인간 주도의 피드백 전략
  • 강화 메커니즘과 보상 조절
  • 자가 평가 및 자가 교정 기법

시간에 따른 학습

  • 에이전트 학습 진행 상황 추적
  • 기술 쇠퇴 감지 및 완화
  • 운영 환경에 따른 적응적인 업데이트

지식베이스 구축 및 유지

  • 구조화된 장기 지식 그래프 구축
  • 의미 기반 검색과 메모리 색인화
  • 지식의 유용성과 최신성을 유지

에이전트 상호 작용 및 다중 에이전트 생태계

  • 협동 및 경쟁 행동
  • 집단 메모리와 공유 상태
  • 시스템 전반에 걸친 긴 시간 동안의 패턴 확장

개발자 피드백 통합

  • 에이전트 아티팩트 검토 및 주석 달기
  • 자동화된 평가 파이프라인
  • 학습 루프에 인간 판단 통합

고급 최적화 및 미래 방향

  • 장기 과제를 위한 성능 튜닝
  • 에이전트 진화의 예측 모델링
  • 아키텍처 동향 및 연구 전선

요약 및 다음 단계

요건

  • 자율 에이전트 아키텍처에 대한 이해
  • 대규모 AI 시스템 경험
  • 강화 학습 개념에 대한 익숙함

대상자

  • 고급 AI 엔지니어
  • 에이전트 플랫폼 아키텍트
  • R&D 팀
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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