微軟開源的AI智能體訓練加速器：agent-lightning，主打一個「零碼改動」就能讓Agent自動學習、持續優化 其核心思想是觀察智能體的行為，不直接修改智能體內部決策邏輯 作用在於無需重寫智能體核心業務邏輯或換框架，就能提升其效能，降低智能體優化的複雜性以及成本 不挑框架，任意框架甚至裸寫Python都能接多智能體場景也支持，可以針對性提升特定智能體性能 agent lightning透過兩種方式取得智能體運行時的表現 1.自動追蹤器，「監聽」智能體與外在環境的交互 2.輕量級輔助函數，對於追蹤器可能無法自動捕獲的智能體內部的一些特定狀態、自訂獎勵訊號或更細粒度的事件，開發者可在智能體程式碼中的關鍵點插入少量簡單的agl.emit_xxx() 函數調用 資料會被結構化為Span，統一傳送到LightningStore 最佳化演算法從LightningStore中讀取Span，分析這些數據，學習如何改善智能體的表現 當演算法學習到改進的策略後，會將這些更新的資源發布回LightningStore，Trainer元件會負責將這些最新的最佳化結果應用到智能體的推理引擎中 #AIAgent #agentlightning
github：github.com/microsoft/agen… 文件：microsoft.github.io/agent-lightnin…
