MemGovern: Bagaimana Agen Kode AI Belajar Lebih Baik Melalui Tata Kelola yang Sejalan dengan Manusia

Sebuah pergeseran menarik dalam pengembangan AI—agen kode menjadi lebih pintar dengan belajar dari pengalaman manusia yang diatur. Pendekatan MemGovern menyarankan bahwa ketika agen beroperasi dalam kerangka tata kelola yang jelas, mereka dapat menyerap pola dan praktik terbaik dengan lebih efektif.

Apa yang membuat pendekatan ini menonjol? Alih-alih membiarkan agen kode beroperasi secara bebas, tata kelola yang terstruktur menciptakan batasan yang membantu mereka mengidentifikasi apa yang benar-benar berhasil. Ini mirip dengan bagaimana trader belajar dari aturan manajemen risiko atau bagaimana pengembang meningkatkan melalui proses review kode.

Mekanismenya: agen mengamati pengambilan keputusan manusia di bawah kendali tata kelola, mengekstrak pola yang bermakna, dan menerapkan pelajaran tersebut untuk memecahkan masalah dengan lebih cerdas. Ini dapat mengubah cara kita memikirkan pembangunan sistem AI yang dapat dipercaya—tidak hanya melalui aturan kaku, tetapi melalui penyelarasan yang dipelajari dari alur kerja manusia yang nyata.

Implikasinya untuk pengembangan Web3 dan blockchain sangat penting: sistem terdesentralisasi dan otomatisasi kontrak pintar dapat mendapatkan manfaat dari agen yang dilatih dengan cara ini, memastikan mereka berperilaku secara prediktif bahkan dalam situasi baru.