Reflexio est une plateforme d'apprentissage conçue pour transformer les agents d'IA en systèmes auto-améliorés en capturant, validant et appliquant les retours des utilisateurs à la logique de l'agent.
Fonction du produit et positionnement officiel
Reflexio fonctionne comme une couche d'apprentissage comportemental qui accompagne les agents d'IA pour capturer les leçons tirées des interactions réelles. Au lieu de s'appuyer sur une mémoire statique, la plateforme met continuellement à jour la logique de l'agent en fonction des corrections des utilisateurs et des résultats probants.
Le système offre aux développeurs un contrôle granulaire sur l'évolution de l'agent. En évaluant les nouveaux apprentissages par rapport aux métriques de performance et en permettant un examen manuel ou un rejet, Reflexio permet aux agents de s'adapter aux exigences changeantes sans conserver de comportements obsolètes ou incorrects.
Cas d’usage étayés par les sources officielles
Les agents apprennent à identifier et résoudre plusieurs problèmes utilisateur simultanément, comme reconnaître plusieurs frais non identifiés en une seule interaction.
Les agents de codage utilisent Reflexio pour extraire des retours exploitables des erreurs de syntaxe ou des corrections d'outils, améliorant la précision des tâches futures.
Le parcours documenté, lorsqu’il est disponible
L'application de l'agent publie les données d'interaction, incluant les retours utilisateurs et les résultats, sur la plateforme Reflexio.
Reflexio extrait les signaux exploitables, résout les conflits et ajuste l'apprentissage en fonction des preuves de performance.
L'agent récupère les apprentissages validés et pertinents au moment de l'inférence pour éclairer sa réponse suivante.
Reflexio fonctionne via une boucle continue qui privilégie l'amélioration basée sur des preuves plutôt que sur des instructions statiques. Lorsqu'un agent rencontre un scénario, la plateforme évalue le résultat par rapport à des critères de succès définis. Si une correction est fournie, le système capture le déclencheur et le comportement souhaité.
Pour aider à réduire la dérive comportementale, la plateforme emploie un processus d'arrière-plan qui dédoublonne et résout les conflits entre les nouveaux et les anciens apprentissages. Les anciens apprentissages sont retirés lorsque de nouvelles interactions fournissent des preuves contradictoires, garantissant que l'agent reste aligné avec les politiques actuelles.
Vérifications à effectuer avec vos contenus et votre flux de travail
Sources vérifiées et date de la vérification
Réponses fondées sur la fiche produit dont les sources ont été vérifiées
Les couches de mémoire traditionnelles stockent généralement des entrées brutes ou des faits. Reflexio se concentre sur l'apprentissage comportemental, capturant la manière dont un agent doit agir différemment selon les corrections passées.
Oui, chaque apprentissage est auditable et sous votre contrôle. Vous pouvez approuver, rejeter ou supprimer manuellement tout apprentissage, et un élément rejeté est immédiatement retiré du processus de l'agent.
Non, Reflexio ne réentraîne pas le modèle. Il fonctionne comme une couche de contexte et d'apprentissage persistante qui injecte des signaux exploitables dans le flux de travail de l'agent au moment de l'inférence.
Reflexio prend en charge plusieurs modèles, notamment les services entièrement gérés, le Bring Your Own Key (BYOK), le Bring Your Own Cloud (BYOC) et les installations auto-hébergées.
Reflexio utilise un processus d'arrière-plan pour dédoublonner et résoudre les signaux contradictoires. Cela garantit que l'agent ne reçoit pas d'instructions opposées et vise à réduire la dérive comportementale.
