智能体产品通过数据反馈循环和自我修复实现持续改进

RT @emilia_seles: 我很喜欢这篇文章。它难得地从直观层面解释了当前“自我演化的智能体产品”的实际工作原理。

我的心得是：系统需要通过控制上下文，从真实用户交互中构建有效的数据反馈循环；超越静态基准，创建准确的端到端行为评估，这些评估可以成为智能体迭代的自动化优化循环；并利用模型自身的推理和编码能力，大规模推动产品改进（例如，自动聚类大量生产日志以识别系统性故障，然后让AI自行编写补丁、运行测试并提交PR）。

通过诸如此类的机制，开发者可以构建能够自我修复并持续改进的智能体系统。

希望有一天我也能像这样分享我的学习和观察。