Avansert Antigravity: Tilbakekoblingssyklus, læring og langvarig agenthukommelse Treningskurs

Forståelse av Antigravitys agentarkitektur

• Interne representasjoner og tilstandsmodeller
• Lagvis koordinering av atferd
• Veier for handlingsgenerering

Hukommelsessystemer for langlevende agenter

• Korttids- vs langtidshukommelsesatferd
• Mønstre for lagring av varig kunnskap
• Forebygging av hukommelseskorrupsjon og drift (drift)

Tilbakekoblingssyklus og atferdsforming

• Tilbakemeldingsstrategier med menneske i løkken (human-in-the-loop)
• Forsterkningsmekanismer og justering av belønninger
• Teknikker for selvutvikling og selvkorrigering

Læring over tid

• Sporing av agentens læringsprogress
• Deteksjon og avhjelp av ferdighetsminder (skill decay)
• Adaptiv oppdatering basert på operasjonell kontekst

Bygging og vedlikehold av kunnskapsbasen

• Oppbygging av strukturerte langvarige kunnskapsgrafer
• Semantisk henting og indeksering av hukommelse
• Vedlikehold av kunnskapens relevans og nyhetsgrad

Agentinteraksjoner og multi-agent-økosystemer

• Samarbeidende og konkurrerende atferd
• Kollektiv hukommelse og delt tilstand
• Skalering av emergente mønstre tvers igjennom systemer

Integrasjon av utviklertilbakemeldinger

• Gjennomgang og annotering av agentartefakter
• Automatiserte evalueringsrør
• Inkorporering av menneskelig dømmekraft i læringsløkker

Avansert optimalisering og fremtidens retninger

• Ytelsesjustering for oppgaver av lang varighet
• Prediktiv modellering av agentutvikling
• Arkitekturtrender og forskningsfront

Oppsummering og neste steg