EnvHarness de Google permite a agentes autoevolutivos aprender en entornos dinámicos
Investigadores de Google publicaron como código abierto EnvHarness, un framework que adapta dinámicamente los entornos de entrenamiento de agentes a sus debilidades, sin modificar el agente, el entorno ni el sistema de evaluación. Según los autores, los entornos estáticos dejan de enseñar al agente cuando este ya resuelve las tareas. EnvHarness envuelve un entorno existente con componentes enchufables que introducen mutaciones en su comportamiento.
Qué significa
Los ingenieros que entrenan agentes pueden usar EnvHarness para que el entorno cambie a medida que el agente mejora, en lugar de evaluarlo siempre con el mismo benchmark fijo.
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