インテリジェント・ボディのパフォーマンスを最適化する3つのオプション
オキシジェントは完全な連続最適化メカニズムを提供する：
- パラメーター・チューニング: HttpLLMのllm_paramsを調整し(例えばランダム性を減らすために温度=0.01)、セマフォで同時実行を制御する。
- フィードバックループ内蔵の評価エンジンが自動的に実行ログを記録し、MAS.monitorインターフェイスを通じてタスク分解プロセスを確認することができます。
- データ強化システムが自動的にトレーニングデータを生成するため、開発者は.envファイルにアノテーションデータを追加することができます。
金融リスクコントロールのシナリオを例にとると、まずビジュアルデバッグ（localhost:port/debug）を通じてインテリジェントボディの決定経路を観察し、次に数学ツールの精度パラメータを調整し、最後に過去の取引データを用いてリスクコントロールインテリジェントボディのトレーニングを強化する。
この答えは記事から得たものである。OxyGent: インテリジェントシステムを迅速に構築するためのPythonオープンソースフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オキシジェント・インテリジェンスの意思決定精度を高めるには？
