O que acontece quando uma nova sessão de IA simplesmente confia nas informações deixadas para trás a partir de uma execução anterior? Muitas vezes, ela acaba retomando as operações a partir de um estado quebrado.
Para corrigir esse problema de estados não verificados durante a transferência de agentes (agent handoffs), @neopsih utilizou o Walrus Memory para aprimorar o Markov, um feito que os tornou um dos nossos vencedores da Walrus Session 7.
Com essa nova integração, as transferências foram transformadas em objetos auto-comprováveis. Isso significa que os agentes receptores agora são obrigados a verificar os recibos de finalização (terminal receipts) e checar a integridade dos dados antes de serem autorizados a aceitar um novo estado.
Saiba todos os detalhes no @Medium: https://medium.com/@anna.stolbovskaja/i-gave-a-fresh-agent-a-perfect-handoff-and-it-was-still-wrong-6020fa9501b5
Para corrigir esse problema de estados não verificados durante a transferência de agentes (agent handoffs), @neopsih utilizou o Walrus Memory para aprimorar o Markov, um feito que os tornou um dos nossos vencedores da Walrus Session 7.
Com essa nova integração, as transferências foram transformadas em objetos auto-comprováveis. Isso significa que os agentes receptores agora são obrigados a verificar os recibos de finalização (terminal receipts) e checar a integridade dos dados antes de serem autorizados a aceitar um novo estado.
Saiba todos os detalhes no @Medium: https://medium.com/@anna.stolbovskaja/i-gave-a-fresh-agent-a-perfect-handoff-and-it-was-still-wrong-6020fa9501b5
