Iteratives Lernen wird durch Fehlerrückkopplungsschleifen erreicht:
- Das System fängt eine Ausnahme ab, wenn der Ausführungsagent die API aufruft und einen Fehler zurückgibt (z. B. HTTP 404/500)
- Beobachtungsagent analysiert Fehlerursachen (z.B. fehlende Parameter/falsches Format) und generiert Korrekturvorschläge
- Basis-Agent passt die ursprüngliche Anweisung an die Empfehlung an (z. B. Ergänzung von Pflichtfeldern)
- Der Ausführungsagent initiiert den Aufruf erneut, um einen neuen Ausführungszyklus zu bilden
Wenn beispielsweise bei der Abfrage eines Films der Parameter REQUIRED fehlt, lernt das System, dass das Feld YEAR durch eine Fehlermeldung aus der TMDB ergänzt werden muss. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem intelligenten Körper, die Nutzungsspezifikation des Werkzeugs allmählich zu beherrschen und schließlich adaptives Lernen mit null oder wenigen Stichproben zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoAgents: ein Rahmen für das Erlernen der Nutzung von Tools durch multi-intelligente ZusammenarbeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie genau funktioniert der iterative Lernmechanismus von CoAgents?
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