AI代理的自我进化机制
Convergence在系统架构层面构建了独特的三层学习框架：
- 即时反馈层：每个任务详情页设有5星评分和文字反馈区，用户对执行结果(如邮件分类准确度)的评价会触发模型微调。
- 行为记忆网络：记录用户对自动化结果的修正操作(如重新拖动会议时间)，将调整模式编码为新的特征权重。
- 跨任务迁移学习：在数据录入等场景习得的表格识别能力，可自动应用于发票处理等其他垂直场景。
Technische Highlights:
• 采用差异化学习率设置，高频任务优化速度比低频任务快3-5倍
• 通过浏览器行为埋点分析用户真实意图(如反复修改的任务步骤)
• 企业版支持团队知识共享，市场部成员的邮件处理经验可赋能销售团队
典型案例：某用户持续将「抄送财务总监」的采购邮件标记为重要，3次反馈后系统自动将该规则加入邮件处理策略。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelConvergence: ein KI-Assistent, der sich wiederholende Aufgaben in einem Agentenbrowser automatisiertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Proxy的实时学习与改进功能具体是如何运作的？
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