Alibaba обкатала самообучающихся ИИ-агентов на живом A/B-тесте
Alibaba обкатала самообучающихся ИИ-агентов на живом A/B-тесте Alibaba выкатила исследование про самообучающихся ИИ-агентов — и не в песочнице, а в реальном A/B-тесте с участием больше 200 тысяч продавцов. Система SPAR рулит B2B-продажами на площадке Alibaba 1688: конверсия подскочила на 15,8%, а продавцов с высокой заинтересованностью стало больше на 35,8%. Фишка SPAR — учится на двух уровнях и при этом не трогает веса модели. Первый уровень: агент копит эпизодическую память по каждому продавцу и тащит накопленный опыт в следующие сессии. Второй — общая база стратегий продаж, и каждая расписана как проверяемая гипотеза. Самое важное — понять, почему сделку слили: прежде чем менять стратегию, SPAR разбирается, где косяк — в кривом подходе или во внешних обстоятельствах. Если провал случайный и виноваты внешние факторы, рабочую стратегию никто не пересматривает. Спецы по предметке влепили качеству продаж SPAR 4,62 из 5 — лучший результат среди всех протестированных методов. Так что если пилишь агентов, которые учатся на результатах реальной работы, — заложи механизм определения причин успехов и провалов, прежде чем сваливать этот опыт в память. arXiv 👉 Telegram | Max | 🌥 Claude и другие ИИ
Канал в каталоге Максиметера
57 подписчиков · IT и технологии