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Programa do Curso
Compreendendo a Arquitetura do Agente Antigravidade
- Representações internas e modelos de estado
- Coordenação de comportamentos em camadas
- Caminhos de geração de ações
Sistemas de Memória para Agentes de Longa Duração
- Comportamentos de memória a curto e longo prazo
- Padrões de armazenamento persistente de conhecimento
- Prevenção de corrupção e desvio da memória
Loops de Feedback e Formação de Comportamentos
- Estratégias de feedback com participação humana
- Mecanismos de reforço e ajuste de recompensas
- Técnicas de autoavaliação e autocorreção
Aprendizado ao Longo do Tempo
- Rastreamento do progresso de aprendizado do agente
- Detecção e mitigação da decadência de habilidades
- Atualização adaptativa com base no contexto operacional
Construção e Retenção de Base de Conhecimento
- Criação de grafos de conhecimento estruturados de longo prazo
- Recuperação semântica e indexação de memória
- Manutenção da relevância e atualidade do conhecimento
Interações entre Agentes e Ecossistemas Multi-Agentes
- Comportamentos cooperativos e competitivos
- Memória coletiva e estado compartilhado
- Escalabilidade de padrões emergentes entre sistemas
Integração de Feedback do Desenvolvedor
- Revisão e anotação de artefatos de agentes
- Pipelines de avaliação automatizados
- Incorporação do julgamento humano em loops de aprendizado
Otimização Avançada e Futuras Direções
- Ajuste de desempenho para tarefas de longa duração
- Modelagem preditiva da evolução do agente
- Tendências arquiteturais e fronteiras de pesquisa
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das arquiteturas de agentes autônomos
- Experiência com sistemas de IA em larga escala
- Familiaridade com conceitos de aprendizado por reforço
Público-Alvo
- Engenheiros sênior de IA
- Arquitetos de plataformas de agentes
- Equipes de P&D
14 Horas