Drei Optionen zur Optimierung der Leistung des intelligenten Körpers
OxyGent bietet einen vollständigen kontinuierlichen Optimierungsmechanismus:
- ParameterabstimmungAnpassung von llm_params in HttpLLM (z. B. Temperatur=0,01 zur Verringerung der Zufälligkeit) und Semaphore zur Steuerung der Gleichzeitigkeit
- RückkopplungsschleifeDie integrierte Evaluierungs-Engine zeichnet automatisch Ausführungsprotokolle auf, und der Prozess der Aufgabenzerlegung kann über die MAS.monitor-Schnittstelle angezeigt werden.
- Datenerweiterung: Das System generiert automatisch Trainingsdaten, Entwickler können der .env-Datei Anmerkungsdaten hinzufügen.
Nehmen wir das Szenario der Finanzrisikokontrolle als Beispiel: Zunächst wird der Entscheidungsweg des intelligenten Organs durch visuelles Debugging (localhost:port/debug) beobachtet, dann werden die Genauigkeitsparameter der mathematischen Werkzeuge angepasst, und schließlich werden die historischen Transaktionsdaten verwendet, um das Training des intelligenten Organs der Risikokontrolle zu verstärken.
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?
