Моделирование и Agent Gym — следующий рубеж
Представленный нами шаблон проектирования можно отнести к категории инлайн-обучения, при котором агенты должны учиться с помощью ресурсов и шаблонов проектирования, с которыми они были разработаны. В настоящее время В настоящее время исследуются более продвинутые подходы, в которых используется специальная платформа, разработанная для оптимизации мультиагентной системы в автономных процессах с помощью продвинутых инструментов и возможностей, которые не являются частью мультиагентной среды выполнения. Ключевыми характеристиками такого Agent Gym являются:
Проверь свои знания в наших бесплатных тестах по ИИ! Пройди тест и узнай, насколько хорошо ты разбираешься в технологиях искусственного интеллекта!
- Он не находится в пути выполнения. Это автономная внепроизводственная платформа, поэтому она может использовать любую модель LM, автономные инструменты, облачные приложения и многое другое
- Она предлагает среду моделирования, поэтому агент может «тренироваться» на новых данных и учиться. Эта среда моделирования отлично подходит для «метода проб и ошибок» с множеством путей оптимизации.
- Она может вызывать передовые генераторы синтетических данных, которые направляют симуляцию, чтобы она была максимально реалистичной, и подвергают агента испытанию под давлением (это может включать передовые техники, такие как красная команда, динамическая оценка и семейство критикующих агентов).
- Арсенал инструментов оптимизации не является фиксированным, и он может принимать новые инструменты (либо через открытые протоколы, такие как MCP или A2A), либо в более продвинутой настройке — изучать новые концепции и создавать инструменты вокруг них.
- Наконец, даже такие конструкции, как Agent Gym, могут оказаться неспособными преодолеть крайний случай cefiain (из-за хорошо известной проблемы «племенного знания» в предприятии). В таких случаях мы видим, что Agent Gym способен подключаться к человеческой структуре доменных экспертов и консультироваться с ними по поводу правильного набора результатов, которые будут служить ориентиром для следующего набора оптимизаций.
