محققان در مقاله جدیدی، رویکردی متفاوت برای بهبود عملکرد «عاملهای هوش مصنوعی» (LLM Agents) معرفی کردند. به جای درگیر شدن با کدهای پیچیده و خوداصلاحگر که اغلب سنگین و غیرقابل پیشبینی هستند، این متد از یک سیستم کنترلی کلاسیک و یادگیری تقویتی (RL) استفاده میکند.
این روش که با ابزار DSPy یکپارچه شده، به مدلهای «منجمد» (Frozen) اجازه میدهد تا در حوزههای مختلف مثل تولید کد، جستجوی اطلاعات و کار با ابزارها، با هزینهای کمتر و دقت بالاتر عمل کنند. این یعنی راهکاری بهینهتر برای داشتن عاملهای هوشمند دقیقتر بدون نیاز به تغییر خودِ مدل پایه! 🤖💡
منبع: arXiv AI
