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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