Argomenti di tendenza
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Microsoft ci è riuscita di nuovo!
Costruire con agenti AI quasi mai funziona al primo tentativo.
Passi giorni a modificare i prompt, aggiungere esempi, sperando che migliori. Niente di sistematico, solo congetture.
Questo è esattamente ciò che risolve Agent Lightning di Microsoft.
È un framework open-source che addestra QUALSIASI agente AI con l'apprendimento per rinforzo. Funziona con LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK o semplice Python.
Ecco come funziona:
> Il tuo agente funziona normalmente con qualunque framework tu stia usando. Basta aggiungere un leggero aiuto agl.emit() o lasciare che il tracer raccolga automaticamente tutto.
> Agent Lightning cattura ogni prompt, chiamata a strumenti e ricompensa. Li memorizza come eventi strutturati.
> Scegli un algoritmo (RL, ottimizzazione dei prompt, fine-tuning). Legge gli eventi, apprende schemi e genera prompt o pesi di politica migliorati.
> Il Trainer invia aggiornamenti al tuo agente. Il tuo agente migliora senza che tu debba riscrivere nulla.
La parte migliore: puoi anche ottimizzare agenti individuali in un sistema multi-agente.
Ho condiviso il link al repository GitHub nelle risposte!
Fammi sapere se dovrei coprire questo in una demo video!

Principali
Ranking
Preferiti

