Saya Menjalankan Loop Perbaikan Diri pada Agent Saya Setiap Malam

Agent AI saya dulu sering melakukan kesalahan yang sama. Ia akan menjalankan tugas, gagal secara diam-diam, lalu melaporkan bahwa semuanya berjalan dengan sempurna. Ia tidak rusak. Ia hanya tidak punya cara untuk belajar dari kesalahannya.

Saya membangun sebuah loop perbaikan diri untuk mengatasi hal ini.

Setiap malam pukul 02.00 pagi, sebuah sesi terisolasi akan aktif. Ia membaca log dari 24 jam terakhir. Ia menemukan pola dari apa yang salah. Kemudian, ia memperbarui file memori agent. Tidak ada manusia yang terlibat.

Begini cara kerjanya:

Saya menggunakan tiga file khusus untuk mengelola ini:

Hasilnya tidak instan. Selama tiga minggu pertama, observasinya masih terlihat jelas. Pada minggu keempat, agent mulai menemukan masalah yang mendalam. Ia menemukan kesalahan timing dan pola tersembunyi dalam pesan kesalahan yang saya lewatkan.

Manfaat terbesarnya adalah stabilitas. Jika sebuah masalah muncul kembali setelah saya memperbaikinya, saya tahu perbaikan saya salah. Sistem ini melacak apakah sebuah solusi benar-benar berhasil.

Sistem ini memiliki batasan. Ia dapat melihat kegagalan dalam log, tetapi tidak dapat melihat kesalahan penilaian kecuali saya menandainya. Saya tetap harus memberitahunya ketika ia melakukan hal yang salah dengan alasan yang benar.

Pengaturan ini hanya menggunakan 50 baris konfigurasi dan berjalan dalam waktu kurang dari dua menit. Ini membuat agent saya sedikit lebih baik setiap harinya.

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

Komunitas pembelajaran opsional: https://t.me/GyaanSetuAi