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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Verständnis der Agenten-Architektur von Antigravity
- Interne Darstellungen und Zustandsmodelle
- Schichtweise Verhaltenskoordination
- Wege der Aktionsgenerierung
Gedächtnissysteme für langlebige Agenten
- Kurzzeitiges vs. langfristiges Gedächtnisverhalten
- Muster für die persistente Wissensspeicherung
- Vermeidung von Gedächtniskorruption und -verschiebung (Drift)
Feedback-Schleifen und Verhaltensgestaltung
- Human-in-the-Loop-Feedback-Strategien
- Verstärkungsmechanismen und Belohnungsanpassung
- Techniken der Selbsteinschätzung und Selbstkorrektur
Lernen über die Zeit
- Nachverfolgung des Lernfortschritts der Agenten
- Erkennung und Minderung von Kompetenzverlust (Skill Decay)
- Adaptive Aktualisierung basierend auf dem operationellen Kontext
Aufbau und Erhaltung von Wissensbasen
- Aufbau strukturierter langfristiger Wissensgraphen
- Semantische Abrufverfahren und Gedächtnisindexierung
- Wahrung der Relevanz und Aktualität von Wissen
Agenten-Interaktionen und Multi-Agenten-Ökosysteme
- Kooperatives und kompetitives Verhalten
- Kollektives Gedächtnis und geteilter Zustand
- Skalierung emergenter Muster über Systemen hinweg
Integration von Entwickler-Feedback
- Überprüfung und Annotierung von Agentenartefakten
- Automatisierte Bewertungs-Pipelines
- Einarbeitung menschlicher Urteilsfähigkeit in Lernschleifen
Fortgeschrittene Optimierung und Zukunftsperspektiven
- Performance-Tuning für langandauernde Aufgaben
- Prädiktive Modellierung der Agentenentwicklung
- Architektonische Trends und Forschungsgrenzbereiche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von autonomen Agenten-Architekturen
- Erfahrung mit Large-Scale KI-Systemen
- Vertrautheit mit Konzepten des Reinforcement Learning
Zielgruppe
- Senior AI Engineers
- Architekten von Agenten-Plattformen
- F&E-Teams
