MemGovern: Как агенты на базе ИИ учатся лучше через управление, ориентированное на человека

Интересное изменение в развитии ИИ — агенты на базе кода становятся умнее, обучаясь на управляемом человеческом опыте. Подход MemGovern предполагает, что когда агенты работают в рамках четких правил управления, они могут более эффективно усваивать шаблоны и лучшие практики.

Что делает этот подход особенным? Вместо того чтобы позволять агентам работать свободно, структурированное управление создает ограничители, которые помогают им определить, что действительно работает. Это похоже на то, как трейдеры учатся на правилах управления рисками или как разработчики совершенствуют свои навыки через процессы код-ревью.

Механизм: агенты наблюдают за принятием решений человеком в условиях управления, извлекают значимые шаблоны и применяют эти уроки для более умного решения задач. Это может изменить наше представление о создании надежных систем ИИ — не только через жесткие правила, но и через обучение согласованности с реальными рабочими процессами человека.

Последствия для разработки Web3 и блокчейна значительны: децентрализованные системы и автоматизация смарт-контрактов могут выиграть от обучения таких агентов, обеспечивая их предсказуемое поведение даже в новых ситуациях.