Вы когда-нибудь задумывались, почему агенты искусственного интеллекта развивают свои возможности за счет накопления состояния, а не через переобучение весов? Джесси Монгеон, также известная онлайн как @JessieWritesx, работает менеджером Tech Lead в @Mysten_Labs и http://Walrus.xyz. Недавно она поделилась своим экспертным взглядом на этот самый процесс.
Согласно ее объяснению, в тот момент, когда агент завершает выполнение задания, более широкая инфраструктура должна проанализировать результат. Затем система выделяет ключевые выводы, сохраняет текущее состояние и снова извлекает эти данные, когда они становятся применимыми.
Если этот контур обратной связи отсутствует, каждое новое взаимодействие начинается с нуля — с холодного старта.
Чтобы узнать, как именно работает этот цикл накопления состояния на практике в среде живого производства, вы можете ознакомиться с ее подробным разбором. Прочитайте полное руководство прямо здесь: https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/
Согласно ее объяснению, в тот момент, когда агент завершает выполнение задания, более широкая инфраструктура должна проанализировать результат. Затем система выделяет ключевые выводы, сохраняет текущее состояние и снова извлекает эти данные, когда они становятся применимыми.
Если этот контур обратной связи отсутствует, каждое новое взаимодействие начинается с нуля — с холодного старта.
Чтобы узнать, как именно работает этот цикл накопления состояния на практике в среде живого производства, вы можете ознакомиться с ее подробным разбором. Прочитайте полное руководство прямо здесь: https://blog.walrus.xyz/how-do-ai-agents-learn-from-past-interactions/