Agent auto-apprenant
Un agent auto-apprenant est un agent qui s'améliore à partir de ce qui se passe pendant qu'il travaille : une correction que vous apportez, le résultat d'une tâche, une modification que vous acceptez ou rejetez. Il modifie son comportement plutôt que seulement son contexte.
Un agent auto-apprenant est un agent qui modifie sa façon de travailler en fonction de ce qui se passe pendant qu'il travaille, plutôt que seulement en fonction de ce que vous lui dites sur le moment.
L'apprentissage est ciblé et spécifique, ce qui le rend utile. Il ne réentraîne pas un modèle. Il enregistre ce qu'il a appris comme mémoire et l'applique la fois suivante :
- Une correction. Vous dites « non, utilisez des fonctions fléchées ici ». Cela devient une règle, et elle s'applique à partir de ce moment. Voir Règles et faits.
- Le résultat d'une tâche. Ce qui a réellement fonctionné sur un travail, et ce qu'il a dû refaire, façonne sa façon d'aborder le suivant. Voir Comment un agent apprend en travaillant.
- Ce que vous conservez. Les modifications que vous acceptez et rejetez sont un signal sur ce que vous voulez, c'est pourquoi le résultat s'améliore sans que vous ayez à rédiger un cahier des charges.
Deux limites méritent d'être connues. Il apprend sur les surfaces où la mémoire est activée, et non dans un chat incognito, qui est en lecture seule par conception. Et ce qu'il a appris est à vous pour l'inspecter et le supprimer : voir Modifier ou oublier une mémoire.
Related articles
- Agent memoryAgent memory is what an agent stores between sessions and brings back when it is relevant: standing rules, facts, studied material, and short summaries of past conversations.
- AI agent with a memoryAn AI agent with a memory is one that keeps what it learns about you and your work, attaches it to your account rather than to one app, and applies it wherever you use the agent next.
- How an agent learns as it worksDropstone is a self-learning agent. It records what it learns from corrections, from finished work, and from sources you ask it to study, and it uses that the next time without being told. Here is the loop.
- Rules and factsDropstone keeps two kinds of memory. Standing rules apply to every task without being searched for. Facts are recalled only when they are relevant. Here is why the difference matters and how it decides.