Temario del curso

Comprendiendo la Arquitectura del Agente en Antigravity

  • Representaciones internas y modelos de estado
  • Coordinación de comportamientos en capas
  • Rutas de generación de acciones

Sistemas de Memoria para Agentes de Larga Duración

  • Comportamientos de memoria a corto plazo vs. a largo plazo
  • Patrones de almacenamiento persistente de conocimientos
  • Prevención de la corrupción y desviación de la memoria

Bucles de Retroalimentación y Formación de Comportamientos

  • Estrategias de retroalimentación con intervención humana
  • Mecanismos de refuerzo y ajuste de recompensas
  • Técnicas de autoevaluación y autocorrección

Aprendizaje a lo Largo del Tiempo

  • Seguimiento del progreso de aprendizaje del agente
  • Detección y mitigación de la decadencia de habilidades
  • Actualización adaptativa basada en el contexto operativo

Construcción y Retención de Bases de Conocimiento

  • Creación de grafos de conocimiento estructurados a largo plazo
  • Recuperación semántica e indexación de memoria
  • Mantenimiento de la relevancia y frescura del conocimiento

Interacciones de Agentes y Ecosistemas Multi-Agente

  • Comportamientos cooperativos y competitivos
  • Memoria colectiva y estado compartido
  • Escalado de patrones emergentes a través de sistemas

Integración de Retroalimentación del Desarrollador

  • Revisión y anotación de artefactos de agentes
  • Pipelines de evaluación automatizada
  • Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje

Optimización Avanzada y Futuras Direcciones

  • Ajuste de rendimiento para tareas de larga duración
  • Modelado predictivo de la evolución del agente
  • Tendencias arquitectónicas y fronteras de investigación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las arquitecturas de agentes autónomos
  • Experiencia con sistemas AI a gran escala
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje por refuerzo

Audiencia

  • Ingenieros AI senior
  • Arquitectos de plataformas de agentes
  • Equipos de I+D
 14 Horas

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