Заключение

Обучение в агентных системах охватывает множество подходов, каждый из которых предлагает отличные преимущества для улучшения производительности и адаптируемости.

Непараметрическое обучение позволяет агентам учиться динамически на опыте без модификации базовых параметров модели, подчеркивая простоту, скорость и отзывчивость в реальном мире.

Параметрическое обучение, напротив, напрямую дообучает веса модели для достижения более глубокой специализации — будь то через контролируемое дообучение для структурированных выходов и вызова функций, или через оптимизацию прямых предпочтений для формирования качества выхода согласно нюансированным человеческим суждениям.

Вместе эти методы обучения формируют мощный набор инструментов. Объединяя непараметрическую ловкость с целевой параметрической адаптацией, разработчики могут создавать интеллектуальных, надежных агентов, способных эволюционировать вместе с изменяющимися задачами и окружениями — при этом обеспечивая, чтобы каждая инвестиция в обучение выравнивалась с операционными ограничениями и целями производительности.