コース概要

アンチグラビティのエージェントアーキテクチャの理解

  • 内部表現と状態モデル
  • 層層的な行動調整
  • アクション生成パス

長期間稼働するエージェントのメモリシステム

  • 短期記憶と長期記憶の行動
  • 一貫した知識保存パターン
  • メモリの破損やずれを防ぐ方法

フィードバックループと行動形成

  • 人間参加型フィードバック戦略
  • 強化メカニズムと報酬調整
  • 自己評価と自己訂正技術

時間経過による学習

  • エージェントの学習進捗の追跡
  • スキルの劣化検出と軽減
  • 操作コンテクストに基づく適応的な更新

知識ベースの構築と保持

  • 構造化された長期知識グラフの構築
  • セマンティックな検索とメモリインデックス
  • 知識の関連性と新鮮さの維持

エージェント間の相互作用とマルチエージェント生態系

  • 協調的および競争的な行動
  • 集合的な記憶と共有状態
  • システム全体にわたる新規パターンのスケーリング

開発者フィードバックの統合

  • エージェントアーティファクトのレビューと注釈
  • 自動評価パイプライン
  • フィードバックループに人間の判断を組み込む

高度な最適化と将来の方向性

  • 長期間タスクのパフォーマンストーニング
  • エージェント進化的モデルの予測
  • アーキテクチャのトレンドと研究フロンティア

まとめと次なるステップ

要求

  • 自主エージェントアーキテクチャの理解
  • 大規模AIシステムでの経験
  • 強化学習概念への熟悉

対象者

  • 上級AIエンジニア
  • エージェントプラットフォームアーキテクト
  • R&Dチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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