マイクロソフトがまたやった! AI エージェントを使用した構築は、最初の試行ではほとんど機能しません。 プロンプトを微調整したり、例を追加したりして、それが良くなることを期待して何日も費やします。体系的なものは何もなく、推測に頼るだけです。 これはまさに Microsoft の Agent Lightning が解決するものです。 これは、強化学習を使用してあらゆる AI エージェントをトレーニングするオープンソース フレームワークです。LangChain、AutoGen、CrewAI、OpenAI SDK、またはプレーンなPythonで動作します。 仕組みは次のとおりです。 > エージェントは、使用しているフレームワークで正常に実行されます。軽量の agl.emit() ヘルパーを追加するか、トレーサーにすべてを自動収集させるだけです。 > Agent Lightning は、すべてのプロンプト、ツールコール、報酬をキャプチャします。構造化イベントとして保存します。 > アルゴリズム (RL、プロンプト最適化、微調整) を選択します。イベントを読み取り、パターンを学習し、改善されたプロンプトまたはポリシーの重みを生成します。 > トレーナーはエージェントに更新をプッシュバックします。エージェントは、何も書き直さなくても良くなります。 最も良い点は、マルチエージェントシステムで個々のエージェントを最適化できることです。 返信でGitHubリポジトリへのリンクを共有しました! これをビデオデモで取り上げるべきかどうか教えてください!