"Melhores maneiras de construir agentes de autoaperfeiçoamento" Pedi para o chatgpt escrever um artigo para mim resumindo abordagens para construir agentes de autoaperfeiçoamento, com foco em artigos da NeuriPS de 2025 encontrados usando o @exaailabs. "papel" no fio 👇
Ainda em fase de pesquisa, mas estamos vendo uma variedade crescente de abordagens para ajudar os agentes de IA a se aprimorarem.
As primeiras pesquisas se concentraram no armazenamento de "reflexões".
o que levou a agentes "autocorretivos"
Algumas abordagens do tipo árvore de pensamento são outra variação. Experimente vários caminhos e escolha o melhor.
agentes autodesafiadores
exemplos em contexto (Acho que essa abordagem deveria ter vindo antes da reflexão, então provavelmente estou perdendo alguns artigos.)
multiagentes autoaperfeiçoáveis
dados autogerados
autoajuste fino
recompensas
As recompensas são mais fáceis com agentes de codificação.
Agente de codificação com capacidade de autoaperfeiçoamento (tão a minha cara)
construir ferramentas reutilizáveis
Espere, isso não se sobrepõe a seções anteriores?
Falando sobre outro aspecto do Voyager e uma abordagem semelhante.
segurança e controle
comparando padrões de projeto
O que vem a seguir?
referências Veja também o post complyoheinakajima.com/better-ways-to…://t.co/nGKKLaJ5GN (Peço desculpas antecipadamente por quaisquer erros ou omissões, não é minha culpa - foi a IA que fez isso)
