Recientemente he estado explorando un patrón de flujo de trabajo de agente realmente eficiente: combinando el autoaprendizaje con bucles de validación humana.

Así es como fluye:

1. El agente golpea algo nuevo en su proceso
2. Se detiene y te pide que confirmes antes de bloquearlo
3. Los aprendizajes aprobados se almacenan en una base de datos vectorial, luego se recuperan a través de una búsqueda híbrida en el siguiente ciclo de ejecución.

Es elegante porque no te ahogas en el caos de la auto-guardado. El humano permanece en el circuito en los momentos adecuados, y la capa de recuperación realmente recuerda el contexto a través de las ejecuciones. La infraestructura de memoria no necesita ser complicada; a veces, la arquitectura más simple gana.