Evolve den Harness, dann das Modell

Während KI-Agenten längere und komplexere Arbeitsabläufe übernehmen, stellt sich eine wichtige Frage: Wie können Agentensysteme aus Erfahrungen lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern? Der Aufbau eines solchen Lernzyklus umfasst mehr als nur das Modell selbst. Es vereint die Agentenumgebung, Werkzeuge, Speicher, Feedback, Evaluierung und Nachtraining und erfordert sorgfältige Entscheidungen darüber, wie diese Komponenten zusammenarbeiten. Schließen Sie sich Hermes × AReno × Ant Ling für ein praktisches Gespräch über die Weiterentwicklung von Agentensystemen mit Ling-3.0-tiny an. Wir bringen Perspektiven aus den Bereichen Agent, Modell und Training zusammen und werden die Technologien, Designüberlegungen und ingenieurtechnischen Kompromisse diskutieren, die den Aufbau adaptiverer Agentensysteme hinterlegen. Egal, ob Sie an Agenten, Modellen, Training oder KI-Infrastruktur arbeiten, diese Sitzung bietet einen genaueren Einblick, wie sich das Lernen von Agenten und die Selbstverbesserung in der Praxis gestalten.