Microsoft hat es wieder getan! Mit KI-Agenten zu arbeiten, funktioniert fast nie beim ersten Versuch. Man verbringt Tage damit, Eingabeaufforderungen anzupassen, Beispiele hinzuzufügen und hofft, dass es besser wird. Nichts Systematisches, nur Raten. Genau das löst Microsofts Agent Lightning. Es ist ein Open-Source-Framework, das JEDEN KI-Agenten mit verstärkendem Lernen trainiert. Funktioniert mit LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK oder einfachem Python. So funktioniert es: > Ihr Agent läuft normal mit dem Framework, das Sie verwenden. Fügen Sie einfach einen leichten agl.emit() Helfer hinzu oder lassen Sie den Tracer alles automatisch sammeln. > Agent Lightning erfasst jede Eingabeaufforderung, jeden Toolaufruf und jede Belohnung. Speichert sie als strukturierte Ereignisse. > Sie wählen einen Algorithmus (RL, Eingabeaufforderungsoptimierung, Feinabstimmung). Er liest die Ereignisse, lernt Muster und generiert verbesserte Eingabeaufforderungen oder Politikgewichte. > Der Trainer schiebt Updates zurück an Ihren Agenten. Ihr Agent wird besser, ohne dass Sie etwas umschreiben müssen. Der beste Teil: Sie können auch einzelne Agenten in einem Multi-Agenten-System optimieren. Ich habe den Link zum GitHub-Repo in den Antworten geteilt! Lassen Sie mich wissen, ob ich das in einer Video-Demo behandeln soll!