Reflexio — это платформа обучения, предназначенная для превращения ИИ-агентов в самосовершенствующиеся системы путем сбора, проверки и применения отзывов пользователей к логике агентов.
Назначение продукта и его официальное позиционирование
Reflexio функционирует как уровень поведенческого обучения, который работает параллельно с ИИ-агентами для извлечения уроков из реальных взаимодействий. Вместо того чтобы полагаться на статическую память, платформа постоянно обновляет логику агента на основе исправлений пользователей и успешных результатов.
Система предоставляет разработчикам детальный контроль над эволюцией агентов. Благодаря оценке новых знаний по метрикам производительности и возможности ручного просмотра или отклонения, Reflexio позволяет агентам адаптироваться к меняющимся требованиям продукта без сохранения устаревших или неверных моделей поведения.
Сценарии, подтверждённые официальными источниками
Агенты учатся выявлять и решать несколько проблем пользователя одновременно, например, распознавать несколько неопознанных списаний в одном диалоге вместо их последовательной обработки.
Агенты по написанию кода используют Reflexio для извлечения полезных отзывов из синтаксических ошибок или исправлений при использовании инструментов, повышая точность в будущих задачах разработки.
Описанный в документации процесс, если он доступен
Приложение агента передает данные о взаимодействии, включая отзывы пользователей и результаты, на платформу Reflexio.
Reflexio извлекает полезные сигналы, разрешает конфликты и настраивает обучение на основе данных о производительности.
Агент извлекает соответствующие проверенные знания в момент логического вывода для формирования своего следующего ответа.
Reflexio работает через непрерывный цикл, в котором приоритет отдается улучшениям на основе фактических данных, а не статическим инструкциям. Когда агент сталкивается со сценарием, платформа оценивает результат на соответствие заданным метрикам успеха. Если поступает исправление, система фиксирует триггер и желаемое поведение, сохраняя их как результат обучения.
Чтобы помочь уменьшить отклонение поведения, платформа использует фоновый процесс, который удаляет дубликаты и разрешает конфликты между новыми и существующими знаниями. Старые знания выводятся из эксплуатации, когда новые взаимодействия предоставляют противоречивые доказательства, гарантируя, что агент остается в соответствии с текущими политиками продукта.
Проверки на собственных материалах и рабочих процессах
Какие источники и когда были проверены
Ответы на основе карточки продукта с проверенными источниками
Традиционные уровни памяти обычно хранят необработанные пользовательские данные или факты для поиска. Reflexio фокусируется на поведенческом обучении, фиксируя то, как агент должен действовать иначе на основе прошлых исправлений и результатов.
Да, каждое знание подлежит аудиту и находится под вашим контролем. Вы можете вручную одобрять, отклонять или удалять любое знание, а отклоненное знание немедленно исключается из процесса поиска агента.
Нет, Reflexio не переобучает модель. Он функционирует как уровень постоянного контекста и обучения, который внедряет релевантные и полезные сигналы в рабочий процесс агента в момент логического вывода.
Reflexio поддерживает несколько моделей развертывания, включая полностью управляемые сервисы, Bring Your Own Key (BYOK), Bring Your Own Cloud (BYOC) и полностью автономные установки в изолированной среде.
Reflexio использует фоновый процесс для дедупликации и разрешения конфликтующих сигналов. Это сделано для того, чтобы агент не получал противоречивых инструкций, и предназначено для уменьшения отклонения поведения с течением времени.
