Qu'est-ce qu'un 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 la façon dont il travaille 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 désormais. 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 la façon dont il aborde 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 rédigiez de spécification.
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.
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