Je lance une boucle d'auto-amélioration sur mon agent chaque nuit

Mon agent IA avait l'habitude de commettre les mêmes erreurs. Il exécutait une tâche, échouait silencieusement, puis signalait que tout s'était parfaitement déroulé. Il n'était pas défectueux. Il n'avait simplement aucun moyen d'apprendre de ses erreurs.

J'ai conçu une boucle d'auto-amélioration pour corriger cela.

Chaque nuit à 2 heures du matin, une session isolée s'active. Elle lit les journaux des dernières 24 heures. Elle identifie des schémas dans ce qui a mal fonctionné. Ensuite, elle met à jour les fichiers de mémoire de l'agent. Aucune intervention humaine n'est nécessaire.

Voici comment cela fonctionne :

J'utilise trois fichiers spécifiques pour gérer cela :

Les résultats n'ont pas été instantanés. Pendant les trois premières semaines, les observations étaient évidentes. À la quatrième semaine, l'agent a décelé des problèmes profonds. Il a trouvé des erreurs de timing et des schémas cachés dans les messages d'erreur qui m'avaient échappé.

Le plus grand avantage est la stabilité. Si un problème réapparaît après que je l'ai corrigé, je sais que ma correction était erronée. Le système suit si une solution fonctionne réellement.

Le système a ses limites. Il peut voir les échecs dans les journaux, mais il ne peut pas détecter les erreurs de jugement à moins que je ne les signale. Je dois toujours lui indiquer lorsqu'il fait la mauvaise chose pour les bonnes raisons.

Cette configuration utilise 50 lignes de config et s'exécute en moins de deux minutes. Elle rend mon agent légèrement meilleur chaque jour.

Source: https://dev.to/mrclaw207/i-run-a-self-improvement-loop-on-my-openclaw-agent-every-night-heres-what-i-learned-38bp

Communauté d'apprentissage optionnelle: https://t.me/GyaanSetuAi