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

• 20250523_1835 Reinforcement learning — ключевой прорыв в AI за последний год — Противопоставляет простой подход через правила сложному reinforcement learning
• 20250712_2076 Человек как дирижёр мультиагентных систем — Человек корректирует поведение агентов, правила распространяются между ботами
• 20251022_0042 Накопление контекста через единую систему — Оба описывают накопление знаний через историю взаимодействий с пользователем
• 20250802_2179 Персона-векторы в поведении AI — Динамическая корректировка правил как альтернатива скрытым паттернам поведения
• 20251030_0005 Тестирование AI-продуктов через промпт-инжиниринг — Промпты как инструмент управления поведением без переобучения модели

---

Источник: Telegram, 2025-11-02