Microsoft heeft het weer gedaan! Bouwen met AI-agenten werkt bijna nooit de eerste keer. Je besteedt dagen aan het aanpassen van prompts, het toevoegen van voorbeelden, in de hoop dat het beter wordt. Niets systematisch, gewoon gokken. Dit is precies wat Microsoft's Agent Lightning oplost. Het is een open-source framework dat ELKE AI-agent traint met versterkend leren. Werkt met LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK, of gewone Python. Hier is hoe het werkt: > Je agent draait normaal met welk framework je ook gebruikt. Voeg gewoon een lichte agl.emit() helper toe of laat de tracer automatisch alles verzamelen. > Agent Lightning legt elke prompt, tool-aanroep en beloning vast. Slaat ze op als gestructureerde gebeurtenissen. > Je kiest een algoritme (RL, promptoptimalisatie, fine-tuning). Het leest de gebeurtenissen, leert patronen en genereert verbeterde prompts of beleidsgewichten. > De Trainer duwt updates terug naar je agent. Je agent wordt beter zonder dat je iets opnieuw hoeft te schrijven. Het beste deel: je kunt ook individuele agenten optimaliseren in een multi-agent systeem. Ik heb de link naar de GitHub-repo in de reacties gedeeld! Laat me weten of ik dit in een video-demo moet behandelen!