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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