Conjuntos de dados estáticos e simulações isoladas simplesmente não conseguem capturar o caos dinâmico dos ambientes reais. Se um agente aprender apenas com suas próprias saídas sintéticas, inevitavelmente otimizará para variáveis alucinadas e entrará em colapso em escala. Fundamentar fluxos de trabalho agentes em loops de feedback do mundo real é uma das peças mais cruciais que faltam na infraestrutura de IA atualmente. Empolgado em ver @vangrid_io assumindo a tarefa de resolver exatamente esse gargalo e trazer precisão do mundo real para sistemas autônomos!
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