𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁-𝗥: 𝗧𝗿𝗲𝗶𝗻𝗮𝗻𝗱𝗼 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗟𝗶𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲𝗺 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝘁𝗶𝗿

Agentes de modelos de linguagem frequentemente cometem erros. Eles seguem instruções, mas falham quando as tarefas se tornam difíceis.

O Agent-R resolve esse problema. Ele utiliza o auto-treinamento iterativo para ensinar os agentes a refletir.

O processo funciona em três etapas:

  • O agente realiza uma tarefa.
  • O agente analisa seu próprio trabalho para encontrar erros.
  • O agente utiliza essas correções para melhorar sua próxima tentativa.

Este método constrói um raciocínio melhor. O agente aprende com suas próprias falhas sem precisar de ajuda humana constante.

A autocorreção torna os agentes mais confiáveis para fluxos de trabalho complexos. Isso nos aproxima de sistemas autônomos que corrigem seus próprios erros.

Fonte: https://dev.to/paperium/agent-r-training-language-model-agents-to-reflect-via-iterative-self-training-5ggk

Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi