Self-evolving agent

Self-evolving agent nie tylko rozwiązuje bieżące zadanie. Po wykonaniu pracy zapisuje nowy element pamięci proceduralnej — na przykład skill, skrypt albo opis procedury — aby później można go było wyszukać i wykorzystać ponownie.

Mechanizm tworzy pętlę. Agent pobiera wcześniejsze skills, używa ich jako przykładów, buduje nowe narzędzie, a następnie dopisuje je do tej samej biblioteki. Kolejne zadania uczą się z artefaktów wytworzonych przez wcześniejsze przebiegi, mimo że wagi modelu pozostają bez zmian.

Jeśli biblioteka zawiera procedurę do uruchamiania testów, agent może na jej podstawie stworzyć wariant dla nowego projektu. Zysk polega na ponownym użyciu doświadczenia. Ryzyko polega na tym, że błąd lub payload z przykładu może zostać skopiowany, zapisany i podany następnemu agentowi.

W 42ax⁝ Agent sam przepisał malware do zaufanej biblioteki właśnie ta pętla pozwala złośliwemu kodowi przetrwać po usunięciu pierwotnego wpisu.

Wykorzystuję treści generowane przez AI jako część mojego codziennego procesu nauki.