Reflexion

Reflexion, bir görevde başarısız olan modelin neden başarısız olduğuna dair kısa, doğal dilde bir öz-eleştiri yazdığı, bu notu belleğe kaydettiği ve yansımayı bağlamına ekleyerek görevi yeniden denediği bir ajan yönlendirme kalıbıdır. Shinn vd. (2023) tarafından tanıtılan yöntem, sözlü öz-eleştiriyi ağırlık güncellemelerinin hafif bir alternatifi olarak kullanır: ödüllerle ince ayar yapmak yerine ajan, denemeler boyunca yazılı dersler biriktirerek 'öğrenir'. Geri besleyebileceğiniz net bir başarı sinyali olan görevlerde parlar — başarısız bir test, yanlış bir cevap, bir araç hatası — çünkü yansıma tahmine değil gerçek geri bildirime dayanır. Ajan geliştiren ekipler için pratik bir yeniden deneme döngüsüdür: hatayı yakalayın, modele 'ne yanlış gitti ve neyi farklı yapacaksın' diye sorun, ardından bu notu başa ekleyerek yeniden çalıştırın. İki şeye dikkat edin: maliyeti ve gecikmeyi sınırlamak için deneme sayısını kısıtlayın ve geri bildirim sinyalinizin güvenilir olduğundan emin olun — gürültülü ya da yanlış bir sinyal üzerine düşünmek hataları yalnızca pekiştirir.