什麼是自我學習代理？
自我學習代理是那種會根據工作過程中發生的事情來改進自己的代理：你做出的修正、任務的結果、你接受或拒絕的編輯。它改變的是自己的行為，而不僅僅是上下文。
自我學習代理是那種會根據工作過程中發生的事情來改變自己運作方式的代理，而不僅僅是根據你當下告訴它的內容。
這種學習是狹窄且具體的，這正是它有用的原因。它不會重新訓練模型。它會將學到的東西記錄為記憶，並在下次應用：
- 一個修正。 你說「不，這裡用箭頭函數」。這就成為一條規則，並從此保持。請參閱 規則與事實。
- 一個任務結果。 在任務中實際有效的方法，以及它必須重做的地方，會影響它處理下一個任務的方式。請參閱 代理如何在工作時學習。
- 你保留的內容。 你接受和拒絕的編輯是關於你想要什麼的信號，這就是為什麼結果會改善，而無需你撰寫規格。
有兩個界限值得了解。它只在記憶開啟的表面上學習，而不會在 無痕聊天 中學習，後者設計上就是唯讀的。而且它學到的東西由你來檢查和移除：請參閱 更改或忘記記憶。
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