Создание адаптивных ИИ-агентов

Эта статья представляет собой подробный глоссарий для разработчиков адаптивных ИИ-агентов, фокусируясь на системах, которые совершенствуются с течением времени за счет адаптации поведения, знаний и весов. В тексте определяются ключевые концепции, такие как цикл агента, типы памяти (рабочая, эпизодическая, семантическая и процедурная), а также различие между адаптацией в пространстве токенов и пространстве весов. Рассматриваются технические стратегии повышения производительности, включая индукцию навыков, когда агенты извлекают повторно используемые процедуры из прошлых операций, и использование графов знаний кода для решения проблем поиска в крупных кодовых базах. Кроме того, освещаются передовые методы, такие как LoRA для эффективной настройки параметров и использование маршрутизаторов моделей для управления специализированным поведением. Описывая эти фундаментальные компоненты, руководство предлагает дорожную карту для создания автономных агентов, способных эффективно рассуждать, действовать и развивать свои возможности посредством структурированного обучения и контроля со стороны человека.