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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