Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Comprensión de la arquitectura del agente de Antigravity
- Representaciones internas y modelos de estado
- Coordinación comportamental por capas
- Vías de generación de acciones
Sistemas de memoria para agentes de larga duración
- Comportamientos de memoria a corto vs. largo plazo
- Patrones de almacenamiento persistente de conocimiento
- Prevención de corrupción de memoria y deriva
Bucles de retroalimentación y modelado del comportamiento
- Estrategias de retroalimentación con intervención humana (human-in-the-loop)
- Mecanismos de refuerzo y ajuste de recompensas
- Técnicas de autoevaluación y autocorrección
Aprendizaje en el tiempo
- Seguimiento del progreso de aprendizaje del agente
- Detección y mitigación del decaimiento de habilidades
- Actualización adaptativa basada en el contexto operativo
Construcción y retención de la base de conocimientos
- Creación de grafos de conocimiento a largo plazo estructurados
- Recuperación semántica e indexación de memoria
- Mantenimiento de la relevancia y actualización del conocimiento
Interacciones entre agentes y ecosistemas de múltiples agentes
- Comportamientos cooperativos y competitivos
- Memoria colectiva y estado compartido
- Escalamiento de patrones emergentes a través de los sistemas
Integración de retroalimentación del desarrollador
- Revisión y anotación de artefactos del agente
- Pipelines de evaluación automatizados
- Incorporación del juicio humano en los bucles de aprendizaje
Optimización avanzada y direcciones futuras
- 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 de IA a gran escala
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje por refuerzo
Público objetivo
- Ingenieros de IA senior
- Arquitectos de plataformas de agentes
- Equipos de investigación y desarrollo (I+D)
14 Horas