Haben Sie sich jemals gefragt, warum KI-Agenten auf das Ansammeln von Zuständen setzen, statt Gewichte neu zu trainieren, um neues Wissen zu erwerben? @JessieWritesx, ein Tech Lead Manager bei @Mysten_Labs, teilte kürzlich faszinierende Einblicke zu genau diesem Thema.
Der zugrunde liegende Prozess ist hochgradig systematisch. Sobald ein KI-Agent eine bestimmte Aufgabe abgeschlossen hat, bewertet das übergeordnete System das Ergebnis. Es identifiziert die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Aktion, speichert diese Informationen als Zustand und stellt sicher, dass die Daten für zukünftige Aufgaben jederzeit abrufbar sind.
Wenn diese kontinuierliche Feedback-Schleife nicht existierte, müsste die KI bei jeder einzelnen Interaktion jedes Mal komplett bei Null anfangen.
Um genau zu entdecken, wie dieser Zyklus der Zustandsansammlung in realen Produktionsumgebungen funktioniert, können Sie das umfassende Tutorial unter https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/ ansehen.
Der zugrunde liegende Prozess ist hochgradig systematisch. Sobald ein KI-Agent eine bestimmte Aufgabe abgeschlossen hat, bewertet das übergeordnete System das Ergebnis. Es identifiziert die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Aktion, speichert diese Informationen als Zustand und stellt sicher, dass die Daten für zukünftige Aufgaben jederzeit abrufbar sind.
Wenn diese kontinuierliche Feedback-Schleife nicht existierte, müsste die KI bei jeder einzelnen Interaktion jedes Mal komplett bei Null anfangen.
Um genau zu entdecken, wie dieser Zyklus der Zustandsansammlung in realen Produktionsumgebungen funktioniert, können Sie das umfassende Tutorial unter https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/ ansehen.