Самообучающиеся AI-агенты через корректировку правил

Самообучающиеся AI-агенты через корректировку правил

Вместо сложного reinforcement learning можно создавать самообучающиеся AI-системы через динамическую подправку правил в промптах. Когда человек исправляет ответ бота, система извлекает из этой корректировки правило и применяет его к другим ботам или в других контекстах. Такой подход проще, быстрее и прозрачнее, чем переобучение модели, при этом не требует решения проблем с приватностью данных.

Связи

• Reinforcement learning — ключевой прорыв в AI за последний год — Противопоставляет простой подход через правила сложному reinforcement learning
• Человек как дирижёр мультиагентных систем — Человек корректирует поведение агентов, правила распространяются между ботами
• Накопление контекста через единую систему — Оба описывают накопление знаний через историю взаимодействий с пользователем
• Персона-векторы в поведении AI — Динамическая корректировка правил как альтернатива скрытым паттернам поведения
• Тестирование AI-продуктов через промпт-инжиниринг — Промпты как инструмент управления поведением без переобучения модели

---

Источник: Telegram, 2025-11-02