Microsoft znowu to zrobił! Budowanie z agentami AI prawie nigdy nie działa za pierwszym razem. Spędzasz dni na dostosowywaniu podpowiedzi, dodawaniu przykładów, mając nadzieję, że będzie lepiej. Nic systematycznego, tylko zgadywanie. To właśnie rozwiązuje Agent Lightning od Microsoftu. To otwarte źródło, które szkoli DOWOLNEGO agenta AI za pomocą uczenia przez wzmocnienie. Działa z LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK lub zwykłym Pythonem. Oto jak to działa: > Twój agent działa normalnie z dowolnym frameworkiem, którego używasz. Po prostu dodaj lekki pomocnik agl.emit() lub pozwól tracerowi automatycznie zbierać wszystko. > Agent Lightning rejestruje każdą podpowiedź, wywołanie narzędzia i nagrodę. Przechowuje je jako uporządkowane zdarzenia. > Wybierasz algorytm (RL, optymalizacja podpowiedzi, fine-tuning). Odczytuje zdarzenia, uczy się wzorców i generuje ulepszone podpowiedzi lub wagi polityki. > Trener przesyła aktualizacje z powrotem do twojego agenta. Twój agent staje się lepszy bez konieczności przepisania czegokolwiek. Najlepsza część: możesz również optymalizować poszczególne agenty w systemie wieloagentowym. Podzieliłem się linkiem do repozytorium GitHub w odpowiedziach! Daj mi znać, czy powinienem to pokazać w demonstracji wideo!