Cómo aprende un agente mientras trabaja
Dropstone es un agente que aprende por sí mismo. Registra lo que aprende de las correcciones, del trabajo terminado y de las fuentes que le pides que estudie, y lo utiliza la próxima vez sin que se lo digas. Este es el bucle.
Un asistente que lo olvida todo entre conversaciones solo puede ser tan bueno como las instrucciones que le des cada vez. Dropstone está construido en torno a una idea diferente: debería mejorar trabajando contigo cuanto más lo uses, sin que tengas que gestionarlo tú.
Esta página describe el bucle que hace que eso suceda.
El bucle
Cada tarea en la que trabaja Dropstone pasa por los mismos cuatro pasos.
Recuperar
Antes de empezar, revisa su memoria en busca de algo relevante: reglas permanentes, datos sobre este proyecto, cosas que ha estudiado, conversaciones pasadas sobre el mismo tema. Todo lo que encaje se incorpora a la tarea.
Trabajar
Hace el trabajo, aplicando lo que ha recuperado. Cuando una memoria cambia lo que hace, lo dice en una línea corta para que puedas ver la conexión.
Capturar
En el momento en que lo corriges, rechazas un enfoque o expresas una preferencia, registra la lección. No espera a que la tarea termine, porque una corrección es lo más útil que aprenderá en una sesión y no debería perderse si la conversación continúa.
Reflexionar
Después de terminar algo no trivial, se pregunta si hay una lección duradera en lo que acaba de suceder. Una convención que descubrió en tu código. Un problema con el que se topó y que resolvió. Un enfoque que falló, y por qué. Si la hay, registra la lección general, no el detalle específico.
La siguiente tarea comienza de nuevo en Recuperar, con una memoria ligeramente mejor que antes.
Qué cuenta como lección
Dropstone registra la estrategia reutilizable, expresada de forma suficientemente general para aplicarse la próxima vez.
No "el archivo config.ts tenía un error tipográfico en la línea 40". El error tipográfico es una tarea; la convención es cada tarea posterior.
Registra el porqué junto a ella cuando lo hay: qué sucedió que le enseñó esto. Ese contexto es lo que le permite juzgar más tarde si la lección sigue siendo aplicable.
No registra cosas que solo son ciertas para una tarea, y no registra algo que ya sabe. Si una lección coincide con una que ya tiene, conserva la existente en lugar de añadir un duplicado, y no te dirá que ha aprendido algo nuevo cuando no lo ha hecho.
Estudiar, cuando se lo pides
Más allá de lo que aprende trabajando, puedes señalarle algo a Dropstone y pedirle que lo aprenda. Una página, un documento, una referencia de API, una especificación. Lee la fuente, guarda lo aprendido con sus propias palabras y adjunta de dónde proviene.
La próxima vez que surja ese tema, recurre a lo que estudió y cita la fuente, en lugar de buscar en la web de nuevo algo que ya ha leído. Cuando dos cosas que estudió no coinciden, prefiere la más reciente y te dice que entran en conflicto.
Lo que no hará
No fingirá. Si no tiene memoria relevante para una tarea, no dice nada sobre la memoria en lugar de dar a entender que recuerda algo que no puede señalar.
No olvidará por su propio criterio. Solo tú puedes eliminar una memoria, y solo cuando lo pidas. Consulta Cambiar u olvidar una memoria.
No aprenderá de un chat de incógnito. Nada de lo que se diga allí se registra.
Por qué esto es diferente de un prompt de sistema
Podrías poner tus preferencias en una instrucción fija y pegarla en cada conversación. La diferencia es quién hace el trabajo, y qué sucede cuando las cosas cambian.
Con una instrucción fija, la mantienes tú. Tú notas cuando está desactualizada. Tú recuerdas incluirla en cada herramienta que usas.
Con Dropstone, la memoria se mantiene sola a partir de las correcciones que ibas a hacer de todos modos, sigue tu cuenta en cada superficie sin necesidad de pegarla, y puedes ver y editar todo ello cuando quieras.
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