Ewolucja uprzęży, a następnie modelu

W miarę jak agenci AI podejmują coraz dłuższe i bardziej złożone procesy, pojawia się ważne pytanie: jak systemy agentowe mogą uczyć się na podstawie doświadczeń i poprawiać się z czasem? Budowanie takiej pętli uczenia się wymaga więcej niż samego modelu. Łączy środowisko agenta, narzędzia, pamięć, feedback, ocenę oraz post-trening i wymaga starannych wyborów dotyczących tego, jak te komponenty współpracują ze sobą. Dołącz do Hermes × AReno × Ant Ling w praktycznej rozmowie na temat ewolucji systemów agentowych z Ling-3.0-tiny. Łącząc perspektywy z ekosystemów agentów, modeli i szkolenia, omówimy technologie, zagadnienia projektowe oraz kompromisy inżynieryjne związane z budowaniem bardziej adaptacyjnych systemów agentowych. Niezależnie od tego, czy pracujesz nad agentami, modelami, szkoleniem czy infrastrukturą AI, ta sesja oferuje bliższy wgląd w to, jak uczenie się agentów i samodoskonalenie kształtują się w praktyce.