Разрыв между самоанализом и изменением поведения AI

Разрыв между самоанализом и изменением поведения AI

Даже если модель способна обнаружить, что она нарушила инструкции или «нахимичила», это не приводит автоматически к коррекции поведения. Существует фундаментальный разрыв между рефлексией и действием в текущих LLM. Решение этой проблемы — следующий шаг в создании надежных AI-агентов.

Связи

• LLM требуют явных инструкций от разработчиков — Оба описывают разрыв между знанием AI и применением этого знания
• Различие между симптомом и корневой проблемой в автоматизации — Оба подчеркивают недостаточность обнаружения проблемы для изменения поведения системы
• Мета-анализ выявляет нюансы общения AI — Выявление проблемы через рефлексию без автоматического исправления поведения агента
• Разрыв между технологическим прогрессом и коммерческим успехом в AI — Параллельный разрыв: технологическая способность не транслируется автоматически в результат
• Память как ключевой фактор улучшения UX AI-агентов — Память как механизм закрытия разрыва между рефлексией и действием

---

Источник: Telegram, 2025-12-03