Selbstoptimierendes intelligentes Agentensystem
Das Kernmerkmal von Proxy, das es von herkömmlichen Automatisierungswerkzeugen unterscheidet, ist seine dynamische Evolutionsfähigkeit. Das System erreicht 1500 Verhaltensmusteranalysen pro Minute mit kontinuierlicher Verbesserung durch drei Feedbackschleifen: explizites Benutzerfeedback (z. B. Bewertungen), implizites Verhaltensfeedback (z. B. Rückgängigmachen von Aktionen) und umgebungsadaptives Feedback (z. B. Erkennung von Webseitenumgestaltungen). Sein Meta-Lernmodell führt alle 24 Stunden eine Runde von Parameteraktualisierungen durch und gewährleistet so eine kontinuierliche Optimierung der Betriebsstrategie.
Typische Anwendungsfälle zeigen, dass Proxy bei der Bearbeitung von E-Commerce-Auftragseingabeaufgaben anfänglich eine Bearbeitungszeit von 8 Sekunden pro Einzelauftrag benötigte, die sich nach zwei Wochen Lernzeit auf 2,3 Sekunden verkürzte; im E-Mail-Klassifizierungsszenario konnte die Klassifizierungsgenauigkeit nach einem Monat Training von ursprünglich 82% auf 96% gesteigert werden; das System erstellt außerdem automatisch einen "Skill-Snapshot", um den optimierten Aufgabenablauf zu speichern. Das System erstellt auch automatisch "Skill-Snapshots", um den optimierten Aufgabenablauf zu speichern, und diese digitalen Erfahrungspakete können innerhalb des Teams geteilt werden, um eine Wissensablage auf Organisationsebene zu erreichen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelConvergence: ein KI-Assistent, der sich wiederholende Aufgaben in einem Agentenbrowser automatisiertDie
