Improving Agents is a Data Mining Problem — Vivek Trivedy, LangChain
Vivek Trivedy från LangChain argumenterar att att förbättra AI-agenter handlar om att analysera spårdata — det vill säga de loggade steg och beslut som agenten tar när den arbetar.
I stället för att gissa varför en agent blir sämre efter uppdateringar kan man låta andra AI-modeller läsa igenom dessa spår och identifiera problem. Trivedy menar att observerbarhet och kontinuerlig inlärning är samma problem sett ur olika vinklar. Han visar att billigare, öppna modeller kan nå samma kvalitet som dyrare toppmodeller om man är smart med hur man formulerar instruktionerna — och att det lönar sig att ändra instruktioner tills det går långsamt, sedan finjustera modellen för att komma vidare, sedan tillbaka till instruktioner igen.
Sammanfattningen har tagits fram med AI av Vibekollen utifrån källans publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer att läsa
Lumaril, which develops AI software for optimizing industrial production by connecting to existing control systems, raised a $66M Series A at a $400M valuation
Techmeme för 2 tim sedan
DeepSeek open sources Super-Agent as a research prototype, a proactive coding agent it says can monitor group chats for coding issues and suggest solutions
Techmeme för 2 tim sedan
Insurance software maker Guidewire agrees to acquire Hyperexponential, which makes AI-powered insurance underwriting and pricing software, for $1.7B in cash
Techmeme för 2 tim sedan
One word for AI agents in 2027
Nate Herk för 6 tim sedan