人工知能エージェントが、重みの再学習ではなく「状態の蓄積」によって能力を伸ばしていくのはなぜだろう、と考えたことはありますか？　@JessieWritesx としても知られる Jessie Mongeon は、@Mysten_Labs のテックリードマネージャーであり、http://Walrus.xyz に関わっています。彼女は最近、まさにこのプロセスについて専門家としての視点を共有しました。

彼女の説明によると、エージェントが課題を完了した瞬間に、より広いインフラストラクチャが結果を分析する必要があります。システムは重要な学びを特定し、現在の状態を保存し、それが適用できるようになった時点で再びそのデータを取得します。

このフィードバックループが欠けていると、あらゆる取り組みが毎回最初から始まることになります。いわゆるコールドスタートです。

この状態の蓄積サイクルが実際の本番環境でどのように機能するのか、その仕組みを知りたい場合は、彼女の包括的なウォークスルーをぜひご覧ください。完全なガイドはこちら： https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/