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Schulungsübersicht
Verständnis der Antigravity-Agenten-Architektur
- Interne Repräsentationen und Zustandsmodelle
- Geschichtete Verhaltenskoordination
- Aktionsgenerierungspfade
Speichersysteme für langlebige Agenten
- Kurzzeit- vs. Langzeit-Speicher-Verhaltensweisen
- Persistente Wissensspeicher-Muster
- Verhinderung von Speicher-Korruption und Drift
Feedback-Schleifen und Verhaltensbeeinflussung
- Human-in-the-Loop-Feedback-Strategien
- Verstärkungsmechanismen und Belohnungsanpassung
- Selbstbewertung und Selbstkorrekturtechniken
Lernen im Zeitverlauf
- Verfolgung der Lernfortschritte des Agenten
- Erkennen und Mitigation von Kompetenzverfall
- Adaptive Aktualisierung basierend auf dem Betriebskontext
Wissensbasis-Konstruktion und Aufbewahrung
- Aufbau strukturierter Langzeit-Wissensgraphen
- Semantische Abfrage und Speicher-Indexierung
- Sicherstellung der Relevanz und Frischhaltung des Wissens
Agenten-Interaktionen und Multi-Agenten-Ökosysteme
- Kooperative und kompetitive Verhaltensweisen
- Kollektives Gedächtnis und gemeinsam genutzter Zustand
- Skalierung emergenter Muster über Systeme hinweg
Integration von Entwickler-Feedback
- Überprüfung und Anmerkung von Agenten-Artefakten
- Automatisierte Auswertungspipelines
- Einbeziehung menschlicher Urteilskraft in Lernschleifen
Fortgeschrittene Optimierung und zukünftige Entwicklungen
- Leistungsoptimierung für langdauernde Aufgaben
- Vorhersagemodellierung der Agenten-Evolution
- Architektur-Trends und Forschungsfronten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von autonomen Agenten-Architekturen
- Erfahrung mit Grossraum-KI-Systemen
- Vertrautheit mit den Konzepten des Reinforcement Learning
Zielgruppe
- Senior KI-Ingenieure
- Architekturen für Agenten-Plattformen
- F&E-Teams
14 Stunden