Microsoft gjorde det igen! Att bygga med AI-agenter fungerar nästan aldrig på första försöket. Du spenderar dagar med att justera uppmaningar, lägga till exempel i hopp om att det blir bättre. Inget systematiskt, bara gissningar. Detta är precis vad Microsofts Agent Lightning löser. Det är ett ramverk med öppen källkod som tränar ALLA AI-agenter med förstärkningsinlärning. Fungerar med LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK eller vanlig Python. Så här fungerar det: > Agenten körs normalt med det ramverk du använder. Lägg bara till en lättviktig agl.emit()-hjälpare eller låt spåraren automatiskt samla in allt. > Agent Lightning fångar upp varje uppmaning, verktygsanrop och belöning. Lagrar dem som strukturerade händelser. > du väljer en algoritm (RL, promptoptimering, finjustering). Den läser händelserna, lär sig mönster och genererar förbättrade prompter eller principvikter. > Utbildaren skickar tillbaka uppdateringar till din agent. Din agent blir bättre utan att du skriver om något. Det bästa är att du också kan optimera enskilda agenter i ett system med flera agenter. Jag har delat länken till GitHub-repo i svaren! Låt mig veta om jag ska ta upp detta i en videodemo!