Você já se perguntou por que agentes de inteligência artificial desenvolvem suas capacidades por meio de acúmulo de estado, em vez de retreinamento de pesos? Jessie Mongeon, também conhecida online como @JessieWritesx, atua como Gerente Líder de Tecnologia da @Mysten_Labs e em http://Walrus.xyz. Recentemente, ela compartilhou sua perspectiva especializada sobre exatamente esse processo.
De acordo com sua explicação, no momento em que um agente conclui uma tarefa, a infraestrutura mais ampla precisa analisar o resultado. O sistema então identifica os pontos principais, salva o estado atual e busca esses dados novamente sempre que isso se tornar aplicável.
Se esse ciclo de feedback estiver ausente, cada interação começa do zero, como um cold start.
Para descobrir as mecânicas práticas de como esse ciclo de acúmulo de estado funciona em um ambiente de produção em funcionamento, você pode explorar o walkthrough completo dela. Leia o guia completo aqui: https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/
De acordo com sua explicação, no momento em que um agente conclui uma tarefa, a infraestrutura mais ampla precisa analisar o resultado. O sistema então identifica os pontos principais, salva o estado atual e busca esses dados novamente sempre que isso se tornar aplicável.
Se esse ciclo de feedback estiver ausente, cada interação começa do zero, como um cold start.
Para descobrir as mecânicas práticas de como esse ciclo de acúmulo de estado funciona em um ambiente de produção em funcionamento, você pode explorar o walkthrough completo dela. Leia o guia completo aqui: https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/