优化智能体表现的三种方案
OxyGent提供完整的持续优化机制：
- Parameterabstimmung：调整HttpLLM中的llm_params（如temperature=0.01降低随机性）和semaphore控制并发
- Rückkopplungsschleife：内置评估引擎自动记录执行日志，可通过MAS.monitor接口查看任务分解过程
- Datenerweiterung：系统自动生成训练数据，开发者可补充标注数据到.env文件
以金融风控场景为例：先通过可视化调试（localhost:port/debug）观察智能体决策路径，再调整数学工具的精度参数，最后用历史交易数据对风控智能体进行强化训练。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOxyGent: ein quelloffenes Python-Framework für den schnellen Aufbau intelligenter SystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Entscheidungsgenauigkeit von OxyGent intelligences verbessert werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil