Створення самовдосконалювального агента: автономне самопокращення

Створіть агента для планування поїздок, який вдосконалює себе без редагування людьми підказок, а потім спостерігайте, як він навчається шахраювати. У межах фіксованої бази даних місць, годин і транспорту, справжня оцінка агента - це здійсненність: чи фактично зупинки відкриті і чи реально здійснити транспорт? Запустіть оптимізацію adk і спостерігайте, як здійсненність зростає з ~40% до ~90%, і прочитайте нові правила, які агент написав у своїх інструкціях ("перевірити години та час подорожі перед додаванням зупинки"). Потім замініть суддю на метрику "виглядає завершеною" і спіймайте його на гарячому: він заповнює маршрут неперевіреними зупинками, які виявляються в момент, коли ви оцінюєте його на справжню здійсненність знову. Навчання, яке варто запам'ятати: ви оптимізуєте те, що вимірюєте, тому оцінюйте траєкторію (чи дійсно він перевірив?), а не відповідь. Масштабується до Vertex Gen AI Eval і тонкого налаштування Gemma з слідів. 🕒 Америка: четвер, 20 серпня: 9:00 AM PDT 🕒 Азія-Тихоокеанський регіон: п'ятниця, 21 серпня: 9:30 AM IST