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기간 14 시간
코스 개요
Antigravity 에이전트 아키텍처 이해
- 내부 표현 및 상태 모델
- 계층적 행동 조정
- 액션 생성 경로
장수명 에이전트를 위한 메모리 시스템
- 단기 메모리와 장기 메모리 행동 비교
- 지속적 지식 저장 패턴
- 메모리 부식 및 드리프트 방지
피드백 루프와 행동 형성
- 인간 참여(Human-in-the-loop) 피드백 전략
- 강화 메커니즘 및 보상 조정
- 자기 평가 및 자기 수정 기법
시간에 따른 학습
- 에이전트 학습 진행 상황 추적
- 기능 감소(Skill decay) 감지 및 완화
- 운영 컨텍스트에 기반한 적응형 업데이트
지식 베이스 구축 및 유지
- 구조화된 장기 지식 그래프 구축
- 의미론적 검색 및 메모리 인덱싱
- 지식의 관련성 및 최신성 유지
에이전트 상호작용 및 다중 에이전트 생태계
- 협력 및 경쟁적 행동
- 집단 메모리 및 공유 상태
- 시스템 전반의 신흥 패턴 확장
개발자 피드백 통합
- 에이전트 산출물 검토 및 주석 작성
- 자동화 평가 파이프라인
- 학습 루프에 인간 판단 반영
고급 최적화 및 미래 방향
- 장시간 과업을 위한 성능 튜닝
- 에이전트 진화의 예측 모델링
- 아키텍처 트렌드 및 연구 최전선
요약 및 다음 단계
요건
- 자율 에이전트 아키텍처에 대한 이해
- 대규모 AI 시스템 운영 경험
- 강화 학습 개념에 대한 숙지
대상 청중
- 시니어 AI 엔지니어
- 에이전트 플랫폼 아키텍트
- R&D 팀
