MemGovern: AIコードエージェントは人間に沿ったガバナンスを通じてより良く学習する

AI開発における興味深い変化—コードエージェントは、ガバナンスされた人間の経験から学ぶことで賢くなっています。MemGovernのアプローチは、エージェントが明確なガバナンスの枠組み内で動作する場合、パターンやベストプラクティスをより効果的に吸収できることを示唆しています。

このアプローチの特徴は何ですか？コードエージェントを自由に動かすのではなく、構造化されたガバナンスがガードレールを作り出し、何が実際に効果的かを特定するのに役立ちます。これは、トレーダーがリスク管理ルールから学ぶ方法や、開発者がコードレビューを通じて改善する方法に似ています。

仕組み：エージェントはガバナンスの制約の下で人間の意思決定を観察し、意味のあるパターンを抽出し、その教訓を応用してより賢く問題を解決します。これは、信頼できるAIシステムの構築についての考え方を変える可能性があります—単なる硬直したルールだけでなく、実際の人間のワークフローから学習した整合性を通じて。

Web3やブロックチェーン開発にとっての示唆は大きいです：分散型システムやスマートコントラクトの自動化は、このように訓練されたエージェントから恩恵を受けることができ、新しい状況でも予測可能に振る舞うことを保証します。