AI 요약관련 정보

인공지능 에이전트와 인간 지능의 가장 큰 격차는 학습 능력입니다. 인공지능 에이전트의 지속적인 학습을 지원하기 위한 다양한 새로운 접근 방식들이 등장하고 있습니다. 본 논문에서는 DeepAgents 스킬 생성기를 활용한 스킬 학습에 대해 논의합니다. DeepAgents의 학습 궤적을 분석하고 이를 바탕으로 스킬을 학습하는 방법을 살펴봅니다. LangChain Academy에서 딥 에이전트 구축 방법을 배우세요: https://academy.langchain.com/courses... 스킬 제작자: https://github.com/langchain-ai/deepa... LagnSmith fetch: https://github.com/langchain-ai/langs... 비디오 노트: https://www.notion.so/Continual-Learn... 목차: 0:00 - 소개: 지속적 학습과 인간과 AI 에이전트의 격차 0:27 - 학습 접근 방식: 가중치 업데이트 vs. 맥락 속 학습 0:54 - 지속적인 학습 루프: 궤적, 성찰, 그리고 세 가지 업데이트 유형 1:30 - 세 가지 성찰 유형: 기억, 지침, 그리고 기술 1:54 - 관련 연구: 프롬프트 최적화, 메모리 업데이트, 기술 학습을 위한 JPA 2:44 - Deep Agents 저장소에서 Skill Creator 스킬 설정 3:24 - 이중 추적 프로젝트를 위한 환경 변수 구성 3:54 - LangSmith Fetch를 사용하여 최근 스레드 가져오기 4:34 - 데모: Skill Creator가 로드된 Deep Agents 시작 5:04 - 데모: 스레드를 성찰하여 새 스킬을 자동으로 생성 6:18 - 생성된 스킬 검토: YAML 프런트 매터 및 유효성 검사 7:00 - 새 스킬 테스트: 향후 세션에서 로드되는지 확인 7:24 - 요약: 지속적인 학습의 세 번째 단계인 스킬 학습