Che cos'è un agente auto-apprendente?
Un agente auto-apprendente è un agente che migliora grazie a ciò che accade mentre lavora: una correzione che fai, un esito di un'attività, una modifica che accetti o rifiuti. Cambia il suo comportamento, non solo il suo contesto.
Un agente auto-apprendente è un agente che cambia il modo in cui lavora in base a ciò che accade mentre sta lavorando, e non solo in base a ciò che gli dici in quel momento.
L'apprendimento è ristretto e specifico, ed è proprio questo a renderlo utile. Non riaddestra un modello. Registra ciò che ha imparato come memoria e lo applica la volta successiva:
- Una correzione. Dici "no, usa le arrow function qui". Questo diventa una regola e vale da quel momento in poi. Vedi Regole e fatti.
- Un esito di un'attività. Ciò che ha funzionato davvero in un lavoro e ciò che ha dovuto rifare influenzano il modo in cui affronta il successivo. Vedi Come un agente impara mentre lavora.
- Ciò che conservi. Le modifiche che accetti e rifiuti sono un segnale di ciò che desideri, ed è per questo che il risultato migliora senza che tu scriva una specifica.
Ci sono due limiti che vale la pena conoscere. Impara nelle superfici in cui la memoria è attiva, e non in una chat incognito, che è di sola lettura per progettazione. E ciò che ha imparato è tuo da ispezionare e rimuovere: vedi Modificare o dimenticare una memoria.
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