为什么我们需要 Agent 的 ‘心路历程’ 和 ‘Checkpoint History’? 在复杂的多轮博弈或交互系统中,人工智能代理(Agent)的决策过程往往像一个“黑箱”。当Agent表现不佳、出现预期之外的行为,或者我们需要对其进行改进和优化时,我们很难直接理解它“为什么”会做出某个决定。这种不透明性不仅阻碍了调试和错误分析,也限制了我们对其行为模式的学习和改进。 为了解决这一问题,我们引入了“Checkpoint History”的概念。它不仅仅是简单地记录Agent的最终动作,更重要的是,它旨在捕获Agent在关键决策点(Checkpoints)上的内部状态、观察、推理过程,以及任何可能发生的人工干预或修正。通过构建一个详细、可追溯的时间线,我们能够“回放”Agent的心路历程,理解其决策逻辑,从而有效地进行调试、优化,并最终提升Agent的性能和可靠性。 什么是 ‘Checkpoint History’?核心概念与数据模型 ‘Checkpoint History’ 是一个时间 …
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