Tutorial: Agenten mit prozeduralem Gedächtnis – Skills als Module nutzen
Anzeige
In diesem Tutorial zeigen wir, wie ein intelligenter Agent prozedurales Gedächtnis aufbauen kann, indem er wiederverwendbare Fähigkeiten direkt aus seinen Interaktionen mit der Umgebung lernt.
Wir stellen ein schlankes, aber leistungsstarkes Framework vor, in dem jede Fähigkeit wie ein neuronales Modul funktioniert: sie speichert Aktionssequenzen, trägt kontextuelle Einbettungen und wird bei neuen Situationen anhand von Ähnlichkeit abgerufen.
Durch diese Architektur kann der Agent kontinuierlich lernen, speichern und gezielt wiederverwenden, was seine Effizienz und Anpassungsfähigkeit deutlich steigert.
Der Beitrag erschien erstmals auf MarkTechPost.
Ähnliche Artikel
Interconnects – Nathan Lambert
•
Contra Dwarkesh warnt: Flugzeug nicht zu sehr wie Vogel gestalten
arXiv – cs.AI
•
PS-LoRA: Konflikte im lebenslangen Lernen durch Subraum‑Ausrichtung lösen
Towards Data Science
•
Agentic Memory maximieren: Schlüssel zum kontinuierlichen Lernen
ZDNet – Artificial Intelligence
•
Karriere neu denken im KI‑Zeitalter: Technik ist nicht das wertvollste Gut
arXiv – cs.LG
•
CIP-Net: Exemplar-freies, selbsterklärendes Netzwerk für kontinuierliches Lernen
arXiv – cs.AI
•
Reinforcement‑Learning‑Algorithmus beschleunigt Radar‑Deployment um 7.000‑fach