Самообучающиеся AI-агенты через approval rate

Система улучшения AI-агентов строится вокруг метрики approval rate — как часто человек соглашается с предложенным AI ответом. Когда показатель неудовлетворительный и накопилось минимум 3 кейса, запускается мета-анализ с помощью reasoning модели. Модель анализирует паттерны ошибок и предлагает конкретные изменения в промпт, которые разработчик может просмотреть в виде diff-ов перед применением.

Связи

• 20251121_0109 Градуальное развертывание AI-улучшений через A/B тесты — Следующий этап после мета-анализа: безопасное внедрение улучшений промптов
• 20250727_2129 Петля обратной связи при самоулучшении AI — Конкретная реализация петли самоулучшения через approval rate и мета-анализ
• 20250911_2395 Препятствия для компании из одного человека с AI — Approval rate решает проблему контроля качества и критических решений
• 20250628_2027 Разработчик как дирижёр AI-систем — Разработчик оценивает diff-ы промптов, оркестрируя процесс самоулучшения агента

---

Источник: Telegram, 2025-11-21