Các bộ dữ liệu tĩnh và mô phỏng cô lập đơn giản không thể nắm bắt được sự hỗn loạn động của các môi trường thực tế. Nếu một tác nhân chỉ học từ các đầu ra tổng hợp của chính nó, nó không thể tránh khỏi việc tối ưu hóa cho các biến ảo và sụp đổ khi mở rộng. Việc gắn các luồng làm việc của tác nhân vào các vòng phản hồi thực tế là một trong những mảnh ghép quan trọng nhất còn thiếu trong cơ sở hạ tầng AI hiện nay. Rất vui khi thấy @vangrid_io đang nỗ lực giải quyết chính điểm nghẽn này và mang độ chính xác thực tế đến các hệ thống tự chủ!