Как создать саморазвивающегося ИИ-агента, который учится на ошибках

Для разработчиков, создающих автономные системы, современные генеративные ИИ-агенты представляют собой фундаментальную проблему: они страдают амнезией. Агент может выполнить сложную задачу, потерпеть неудачу, а затем повторить ту же ошибку через пять минут. Их возможности "статичны во время тестирования", то есть они заморожены в момент завершения обучения. Они не могут учиться на своих взаимодействиях, отбрасывать ценные идеи или исправлять собственные ошибки. Для разработчиков и архитекторов, пытающихся создать надежные автономные системы, это основной барьер для внедрения. Ненадежный агент не является автономным. Это хрупкая система, которая создает технический долг.