MemGovern: كيف يتعلم وكلاء الكود الذكي بشكل أفضل من خلال الحوكمة المتوافقة مع الإنسان

تحول مثير في تطوير الذكاء الاصطناعي—وكلاء الكود يصبحون أذكى من خلال التعلم من تجارب الإنسان المُحكم عليها. يقترح نهج MemGovern أنه عندما يعمل الوكلاء ضمن أطر حوكمة واضحة، يمكنهم امتصاص الأنماط وأفضل الممارسات بشكل أكثر فعالية.

ما الذي يجعل هذا النهج مميزًا؟ بدلاً من السماح لوكلاء الكود بالعمل بحرية، تخلق الحوكمة المنظمة حواجز تساعدهم على تحديد ما الذي ينجح فعلاً. إنه مشابه لكيفية تعلم المتداولين من قواعد إدارة المخاطر أو كيف يتحسن المطورون من خلال عمليات مراجعة الكود.

آلية العمل: يراقب الوكلاء اتخاذ القرارات البشرية تحت قيود الحوكمة، ويستخلص أنماطًا ذات معنى، ويطبق تلك الدروس لحل المشكلات بشكل أكثر ذكاءً. هذا قد يعيد تشكيل طريقة تفكيرنا حول بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة—ليس من خلال قواعد صارمة فقط، بل من خلال التوافق المكتسب من سير العمل الحقيقي للبشر.

النتيجة المترتبة على تطوير Web3 والبلوكشين مهمة جدًا: الأنظمة اللامركزية وأتمتة العقود الذكية يمكن أن تستفيد من الوكلاء المدربين بهذه الطريقة، مما يضمن سلوكهم بشكل متوقع حتى في الحالات الجديدة.