Três opções para otimizar o desempenho do corpo inteligente
O OxyGent oferece um mecanismo completo de otimização contínua:
- ajuste de parâmetrosAjuste de llm_params em HttpLLM (por exemplo, temperatura=0,01 para reduzir a aleatoriedade) e semáforo para controlar a simultaneidade
- loop de feedbackO mecanismo de avaliação integrado grava automaticamente os registros de execução, e o processo de decomposição de tarefas pode ser visualizado por meio da interface MAS.monitor.
- Aprimoramento de dadosDados de treinamento: o sistema gera automaticamente dados de treinamento, os desenvolvedores podem adicionar dados de anotação ao arquivo .env
Tome como exemplo o cenário de controle de risco financeiro: primeiro observe o caminho de decisão do corpo inteligente por meio da depuração visual (localhost:port/debug), depois ajuste os parâmetros de precisão das ferramentas matemáticas e, por fim, use os dados históricos das transações para fortalecer o treinamento do corpo inteligente de controle de risco.
Essa resposta foi extraída do artigoOxyGent: uma estrutura de código aberto Python para a criação rápida de sistemas inteligentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão da tomada de decisões das inteligências OxyGent?
