ReasoningBank: фреймворк памяти для ИИ-агентов, обучающихся на успехах и неудачах
Google/DeepMind
Исследователи из Google предлагают ReasoningBank — новый фреймворк памяти для агентов, который извлекает обобщаемые стратегии рассуждения как из успешного, так и из неудачного опыта, обеспечивая непрерывное обучение после развертывания. Оцененный на бенчмарках веб-серфинга и программной инженерии, он повышает эффективность и результативность агентов. Фреймворк использует масштабирование во время тестирования с учетом памяти (MaTTS) для использования траекторий исследования.
Исследователи из Google Cloud Джун Янь и Чен-Ю Ли представили ReasoningBank — новую фреймворк памяти для агентов, презентованную на ICLR 2025. Он решает проблему современных агентов, которые неспособны учиться на прошлом опыте после развертывания. В отличие от существующих методов, которые хранят исчерпывающие логи действий или только успешные рабочие процессы, ReasoningBank извлекает
Показать ещё ↓
Источник: Google Research —
оригинал