AIエージェントにおける自己改善ループ：アーキテクチャ、利点、そして従来のエージェントワークフローを上回る方法

ほとんどのAIエージェントは固定された指示に従い、自ら学習することはありません。自己改善ループは、実行、評価、振り返り、記憶、最適化の5つの層を通じて、エージェントが毎回の結果から学習し、継続的に改善することを可能にします。本記事では、そのアーキテクチャを説明し、従来のワークフローと比較し、実行可能なコード例を提供します。