Вебинар 10 ноября: как я научил своих AI-агентов улучшать себя каждый день
В октябре я провел эксперимент: на двое суток отпустил агента Claude Code улучшать антиспам-модель для своего Telegram-сообщества (около 57 чатов). Агент сам выдвигал гипотезы, обучал модели и отправлял их на проверку независимому оракулу в песочнице без сети. Новый чемпион принимался только по фиксированной метрике и статистическому тесту. За 84 эксперимента агент нашел модель, которая на свежих данных (август–октябрь) пропускает вдвое меньше спама, чем прежняя, при том же числе ложных срабатываний. С 11 октября она работает во всех чатах.
10 ноября разберу это на открытом вебинаре:
что такое RSI (рекурсивное самоулучшение) и autoresearch, и где проходит граница между ними;
как устроен цикл: песочница, оракул, критерий для нового чемпиона, графики, что сработало и что нет;
что из этого переносится на личных агентов: память, правила из ошибок, навыки, которые дописываются после каждого раза, и что свежие работы говорят о том, как это ломается;
чеклист, как запустить такой цикл на своей задаче.
Вебинар бесплатный, на русском, в Zoom. Вторник, 10 ноября, 11:30 ET / 19:30 МСК.
Регистрация: https://luma.com/sslznifi
