お問い合わせを送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
期間 14 時間
コース概要
Antigravity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
- 階層化された動作の調整
- アクション生成パス
長寿命エージェントのためのメモリシステム
- 短期メモリと長期メモリの動作
- 永続的知识保存パターン
- メモリの破損とドリフトの防止
フィードバックループと動作の形成
- 人間によるフィードバック戦略（Human-in-the-loop）
- 強化学習メカニズムと報酬の調整
- 自己評価と自己修正の技術
時間とともに進化する学習
- エージェントの学習進捗の追跡
- スキル劣化の検知と緩和
- 運用コンテキストに基づく適応的更新
ナレッジベースの構築と維持
- 構造化された長期ナレッジグラフの構築
- セマンティック検索とメモリインデクシング
- ナレッジの関連性と鮮度の維持
エージェント間インタラクションとマルチエージェントエコシステム
- 協調的・競争的な動作
- 集団メモリと共有状態
- システム全体における発生的パターンのスケーリング
開発者フィードバックの統合
- エージェント成果物のレビューとアノテーション
- 自動評価パイプライン
- 学習ループへの人間の判断の反映
高度な最適化と将来の方向性
- 長期間タスクのためのパフォーマンスチューニング
- エージェント進化の予測モデリング
- アーキテクチャのトレンドと研究フロンティア
まとめと次のステップ
要求
- 自律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
- 強化学習の概念への習熟
対象者
- シニア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
- 研究開発チーム
