Struttura del corso

Comprensione dell'Architettura degli Agenti di Antigravità

  • Rappresentazioni interne e modelli di stato
  • Coordinamento del comportamento a livello strutturato
  • Percorsi di generazione delle azioni

Sistemi di Memoria per Agenti a Lunga Vita

  • Comportamenti della memoria a breve termine vs a lungo termine
  • Pattern di archiviazione della conoscenza persistente
  • Prevenzione della corruzione e deriva della memoria

Cicli di Feedback e Plastificazione del Comportamento

  • Strategie di feedback con l'umano nel ciclo
  • Meccanismi di rinforzo e regolazione delle ricompense
  • Tecniche di autovalutazione e autocorrezione

Apprendimento nel Tempo

  • Tracciamento del progresso dell'apprendimento degli agenti
  • Rilevazione e mitigazione della decadenza delle abilità
  • Aggiornamenti adattivi basati sul contesto operativo

Costruzione e Conservazione del Database di Conoscenza

  • Creazione di grafici di conoscenza a lungo termine strutturati
  • Recupero semantico e indicizzazione della memoria
  • Manutenzione della rilevanza e freschezza della conoscenza

Interazioni tra Agenti ed Ecosistemi Multi-Agente

  • Comportamenti cooperativi e competitivi
  • Memoria collettiva e stato condiviso
  • Scalabilità di pattern emergenti tra i sistemi

Integrazione del Feedback degli Sviluppatori

  • Revisione e annotazione di artefatti agente
  • Pipeline di valutazione automatizzate
  • Inclusione del giudizio umano nei cicli di apprendimento

Ottimizzazione Avanzata e Direzioni Future

  • Regolazione delle prestazioni per compiti a lunga durata
  • Modellazione predittiva dell'evoluzione degli agenti
  • Tendenze architettoniche e frontiere della ricerca

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione delle architetture di agenti autonomi
  • Esperienza con sistemi AI a larga scala
  • Familiarità con i concetti di apprendimento per rinforzo

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri AI senior
  • Architetti di piattaforme agente
  • Team R&D
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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