Чему обучать ИИ-агента в эволюционирующей и самореплицирующейся архитектуре.

🔧 Продолжаю строить архитектуру эволюционирующих ИИ-агентов на aifa.dev

Сегодняшний вопрос: что должно побуждать ИИ-агента к получению нового знания?

Ответ: запрос пользователя.

Неважно, что именно — «хочу форму регистрации» или «хочу чизкейк». Если агент не владеет практическим знанием, значит, у него нет опыта успешного применения этого навыка. В таком случае он должен начать с теоретики — получить информацию, разобраться в принципах.

На этом этапе мы говорим только о механизме: как ИИ-агент понимает, что ему нужно учиться.

А для реализации задачи — скорее всего — в дело вступит ИИ-оркестратор: он выберет другого агента, у которого уже есть нужный практический опыт, совпадающий по стеку, по контексту, по цели. Таким образом мы постепенно строим механизм, в котором ИИ-агенты обмениваются не просто знаниями, а прикладным опытом.

Эти «кирпичики» становятся основой новой архитектуры — AI First — в которой ИИ не просто отвечает на вопросы, а развивается, реплицируется, передаёт опыт и растёт как система. Это и есть суть проекта AIFA: эволюционирующие и самореплицирующиеся ИИ-агенты, встроенные в живую архитектуру.

Пока всё это — серия вопросов и экспериментов. Но так и рождается то, что однажды заменит текущие фреймворки и паттерны.
И …да. Все-таки это будет архитектура на основе блокчейн. Пока думаю об этом.

Следите за развитием на aifa.dev Будет жарко 🔥