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Schulungsübersicht
Verständnis der Agentenarchitektur von Antigravity
- Interne Repräsentationen und Zustandsmodelle
- Stufenweise Verhaltenskoordination
- Pfade für die Aktionsgenerierung
Gedächtnissysteme für langlebige Agenten
- Kurzzeit- vs. Langzeitgedächtnis-Verhalten
- Muster für persistente Wissensspeicherung
- Vermeidung von Gedächtniskorruption und Drift
Feedback-Loops und Verhaltenssteuerung
- Human-in-the-Loop-Feedback-Strategien
- Verstärkungsmechanismen und Belohnungsanpassung
- Techniken zur Selbstevaluation und Selbstkorrektur
Lernen über die Zeit
- Verfolgung des Lernfortschritts von Agenten
- Erkennung und Abmilderung von Kompetenzverlust
- Adaptive Aktualisierung basierend auf dem operativen Kontext
Aufbau und Erhaltung von Wissensdatenbanken
- Aufbau strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
- Semantische Abrufverfahren und Gedächtnis-Indizierung
- Wahrung der Relevanz und Aktualität des Wissens
Interaktionen zwischen Agenten und Multi-Agenten-Ökosysteme
- Kooperative und kompetitive Verhaltensweisen
- Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
- Skalierung emergenter Muster über Systeme hinweg
Integration von Entwicklerfeedback
- Prüfung und Annotation von Agentenartefakten
- Automatisierte Bewertungs-Pipelines
- Einbeziehung menschlicher Urteilsfähigkeit in Lernschleifen
Erweiterte Optimierung und Zukunftsperspektiven
- Performance-Tuning für langfristige Aufgaben
- Prädiktive Modellierung der Agentenentwicklung
- Architekturentwicklungen und Forschungsfrontier
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der Architektur autonomer Agenten
- Erfahrung mit KI-Systemen im Grossbetrieb
- Vertrautheit mit Konzepten des Reinforcement Learning
Zielgruppe
- Senioren KI-Ingenieure/-Ingenieurinnen
- Architektinnen und Architekten von Agentenplattformen
- Forschungs- und Entwicklungsteams
14 Stunden