להתפתח את החHarness, ואז את המודל

כאשר סוכני AI נושאים על עצמם זרימות עבודה ארוכות ומורכבות יותר, שאלה חשובה מתעוררת: כיצד יכולים מערכות סוכנים ללמוד מניסיון ולשפר את עצמן עם הזמן? בניית סוג הלולאת למידה הזה כוללת יותר מהמודל עצמו. זה מביא יחד את הסביבת הסוכן, הכלים, הזיכרון, הפידבק, ההערכה והאימון לאחר מכן— ודורש בחירות מדוקדקות לגבי כיצד מרכיבים אלו עובדים יחד. הצטרפו להרמס × AReno × אנט לינג לשיחה מעשית על התפתחות מערכות סוכנים עם Ling-3.0-tiny. כאשר אנו מביאים יחד פרספקטיבות על פני האקוסיסטמות של הסוכן, המודל והאימון, נדון בטכנולוגיות, שיקולי עיצוב, והסחרים ההנדסיים מאחורי בניית מערכות סוכנים יותר אדפטיביות. בין אם אתם עובדים על סוכנים, מודלים, אימון או תשתיות AI, מפגש זה מציע מבט מקרוב על כיצד למידת סוכן ושיפור עצמי מתהווים בפועל.