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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