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Temario del curso
Comprensión de la Arquitectura del Agente de Antigravity
- Representaciones internas y modelos de estado
- Coordinación de comportamientos en 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 y desviación de la memoria
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 deterioro de habilidades
- Actualización adaptativa basada en el contexto operativo
Construcción y Retención de la Base de Conocimientos
- Construcción de grafos de conocimiento a largo plazo estructurados
- Recuperación semántica e indexación de memoria
- Mantenimiento de la relevancia y actualidad 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 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
- Conocimiento de los conceptos de aprendizaje por refuerzo
Público Objetivo
- Ingenieros seniors de IA
- Arquitectos de plataformas de agentes
- Equipos de I+D
14 Horas