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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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