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Akshay 🚀
为您简化 LLM、AI 代理、RAG 和机器学习！• 联合创始人 @dailydoseofds_• BITS Pilani • 3 项专利• 前 AI 工程师 @ LightningAI
微软又做到了！
使用 AI 代理几乎从来不会在第一次尝试时成功。
你花费数天时间调整提示，添加示例，希望它能变得更好。没有系统性，只是猜测。
这正是微软的 Agent Lightning 所解决的问题。
这是一个开源框架，可以通过强化学习训练任何 AI 代理。与 LangChain、AutoGen、CrewAI、OpenAI SDK 或普通 Python 一起使用。
它是如何工作的：
> 你的代理在你使用的任何框架中正常运行。只需添加一个轻量级的 agl.emit() 辅助工具，或者让追踪器自动收集所有内容。
> Agent Lightning 捕获每个提示、工具调用和奖励。将它们存储为结构化事件。
> 你选择一个算法（RL、提示优化、微调）。它读取事件，学习模式，并生成改进的提示或策略权重。
> 训练器将更新推送回你的代理。你的代理在不需要你重写任何内容的情况下变得更好。
最棒的是：你还可以在多代理系统中优化单个代理。
我已经在回复中分享了 GitHub 仓库的链接！
让我知道我是否应该在视频演示中介绍这个！
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