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Programa do Curso

Compreensão da Arquitetura de Agentes do Antigravity

  • Representações internas e modelos de estado
  • Coordenação comportamental em camadas
  • Caminhos de geração de ações

Sistemas de Memória para Agentes de Longa Duração

  • Comportamentos de memória de curto prazo versus memória de longo prazo
  • Padrões de armazenamento de conhecimento persistente
  • Prevenção de corrupção e desvio da memória

Laços de Feedback e Moldagem do Comportamento

  • Estratégias de feedback com participação humana (human-in-the-loop)
  • Mecanismos de reforço e ajuste de recompensas
  • Técnicas de autoavaliação e autocorreção

Aprendizado ao Longo do Tempo

  • Acompanhamento do progresso de aprendizado do agente
  • Detecção e mitigação da decadência de habilidades
  • Atualização adaptativa com base no contexto operacional

Construção e Retenção da Base de Conhecimento

  • Elaboração de grafos de conhecimento de longo prazo estruturados
  • Recuperação semântica e indexação de memória
  • Manutenção da relevância e atualização do conhecimento

Interações entre Agentes e Ecossistemas de Múltiplos Agentes

  • Comportamentos cooperativos e competitivos
  • Memória coletiva e estado compartilhado
  • Escalonamento de padrões emergentes entre sistemas

Integração do Feedback dos Desenvolvedores

  • Revisão e anotação de artefatos do agente
  • Pipelines de avaliação automatizados
  • Incorporação do julgamento humano nos laços de aprendizado

Otimização Avançada e Direções Futuras

  • Ajuste de desempenho para tarefas de longa duração
  • Modelagem preditiva da evolução dos agentes
  • Tendências arquiteturais e fronteiras da pesquisa

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão das arquiteturas de agentes autônomos
  • Experiência com sistemas de IA em larga escala
  • Familiaridade com conceitos de aprendizado por reforço

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA sênior
  • Arquitetos de plataformas de agentes
  • Equipes de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento)
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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