Jatkuva oppiminen kokemuksesta ja taidoista // Taidot ovat todella hyviä, kun ne yhdistetään oikein MCP:hen ja komentovastuuseen. Olen huomannut, että Skills voi merkittävästi parantaa koodausagenttien työkalujen käyttöä. Paras tapa parantaa niitä on säännöllisesti dokumentoida parannuksia, malleja ja asioita, joita kannattaa välttää. Itsensä kehittämistaidot eivät vielä toimi kovin hyvin. Katso tähän aiheeseen liittyvään artikkeliin: Se esittelee XSkillin, kaksisuuntaisen jatkuvan oppimisen viitekehyksen. Agentit kokoavat kahta erilaista uudelleenkäytettävää tietoa aiemmilta poluilta: kokemukset toimintatason työkalujen valinnasta sekä taidot tehtävätason suunnitteluun ja työnkulkuihin. Molemmat perustuvat visuaalisiin havaintoihin. Kertymisen aikana agentit vertailevat onnistuneita ja epäonnistuneita käyttöönottoja ristiinkäyttöönoton avulla saadakseen korkealaatuista tietoa. Päättelyn aikana ne hakevat ja mukauttavat asiaankuuluvia kokemuksia ja taitoja nykyiseen visuaaliseen kontekstiin. Viidessä benchmarkissa neljällä runkomallilla arvioituna XSkill päihittää johdonmukaisesti vertailuarvoja. Gemini-3-Flashissa keskimääräinen onnistumisprosentti nousee 33,6 %:sta 40,3 %:iin. Taidot vähentävät kokonaistyökaluvirheitä 29,9 %:sta 16,3 %:iin. Agentit, jotka keräävät ja käyttävät uudelleen tietoa omista reiteistään, paranevat ajan myötä ilman parametrien päivityksiä. Olen nyt nähnyt tällä viikolla kaksi artikkelia, joissa on samankaltaisia ajatuksia. Artikkeli: Opettele rakentamaan tehokkaita tekoälyagentteja akatemiassamme: