Новый подход к обучению ИИ-агентов: совершенствование через анализ успешных примеров
habr.comНовое исследование Стэнфордского университета показало, что агенты с искусственным интеллектом могут гораздо лучше справляться со сложными задачами, просто учась на собственном успешном опыте.До сих пор создание эффективных ИИ-агентов часто требовало больших усилий: тщательно продуманных подсказок, тщательно отобранных наборов примеров или специализированных пространств для действий.
Эти методы работают, но они требуют много времени и их сложно масштабировать. Команда из Стэнфорда предлагает гораздо более простую альтернативу: позволить агентам совершенствоваться, учась на том, что сработало в прошлом.Их метод основан на архитектуре ReAct, в которой языковая модель создаёт план для каждой задачи, а затем наблюдает, рассуждает и действует.
