Коллективное обучение AI агентов через опыт диалогов

Коллективное обучение AI агентов через опыт диалогов

Миллионы AI агентов, ведущих персонализированные диалоги с потенциальными клиентами, могут обмениваться опытом друг с другом. Какие сообщения лучше работают, какие вопросы эффективнее, какие возражения встречаются — весь этот опыт можно агрегировать и использовать для улучшения всей системы. Это создает петлю непрерывного обучения на реальных взаимодействиях с клиентами.

Связи

• Важность общего контекста для AI-агентов — Оба о координации множества AI-агентов через общий контекст и обмен информацией
• Неожиданные эмерджентные свойства языковых моделей — Коллективное обучение выявляет неявные паттерны эффективности через агрегацию опыта взаимодействий
• Человек как дирижёр мультиагентных систем — Описывают комплементарные аспекты: координация агентов человеком и самообучение агентов между собой
• Проектирование AI-продуктов с учетом улучшения моделей — Петля непрерывного обучения агентов создает эволюционирующий продукт на опережение

---

Источник: Telegram, 2024-05-20