Selbstlernender Agent
Ein selbstlernender Agent ist einer, der sich durch das verbessert, was während seiner Arbeit geschieht: eine Korrektur von dir, ein Aufgaben-Ergebnis, eine Bearbeitung, die du annimmst oder ablehnst. Er ändert sein Verhalten und nicht nur seinen Kontext.
Ein selbstlernender Agent ist einer, der seine Arbeitsweise auf der Grundlage dessen ändert, was während seiner Arbeit geschieht, und nicht nur auf das, was du ihm im Moment sagst.
Das Lernen ist eng und spezifisch, und genau das macht es nützlich. Es trainiert kein Modell neu. Es zeichnet das Gelernte als Erinnerung auf und wendet es beim nächsten Mal an:
- Eine Korrektur. Du sagst „nein, verwende hier Pfeilfunktionen“. Das wird zu einer Regel und gilt von da an. Siehe Regeln und Fakten.
- Ein Aufgaben-Ergebnis. Was bei einer Aufgabe tatsächlich funktioniert hat und was wiederholt werden musste, prägt die Herangehensweise an die nächste Aufgabe. Siehe Wie ein Agent während der Arbeit lernt.
- Was du behältst. Bearbeitungen, die du annimmst oder ablehnst, sind ein Signal dafür, was du willst – deshalb verbessert sich das Ergebnis, ohne dass du eine Spezifikation schreibst.
Zwei Grenzen sind wissenswert. Er lernt auf den Oberflächen, auf denen der Speicher aktiv ist, und nicht in einem Inkognito-Chat, der bewusst schreibgeschützt ist. Und das Gelernte kannst du einsehen und entfernen: siehe Eine Erinnerung ändern oder vergessen.
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