Agent-R: 言語モデルエージェントに「振り返り（Reflect）」を学習させる
言語モデルエージェントは、しばしば間違いを犯します。指示には従いますが、タスクが難しくなると失敗してしまいます。
Agent-Rはこの問題を解決します。反復的な自己学習（iterative self-training）を用いることで、エージェントに「振り返り」の方法を教え込みます。
プロセスは3つのステップで動作します：
- エージェントがタスクを実行する。
- エージェントが自身の作業を見直し、エラーを見つける。
- エージェントがこれらの修正内容を利用して、次の試行を改善する。
この手法は、より優れた推論能力を構築します。エージェントは、絶え間ない人間の助けを必要とすることなく、自身の失敗から学習します。
自己修正によって、複雑なワークフローにおけるエージェントの信頼性が向上します。これにより、自らの間違いを自律的に修正できるシステムへと一歩近づくことができます。
オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi