Baru-baru ini saya telah menjelajahi pola alur kerja agen yang sangat efisien—menggabungkan pembelajaran mandiri dengan loop validasi manusia.

Inilah cara alirannya:

1. Agen mencapai sesuatu yang baru dalam prosesnya
2. Berhenti dan meminta Anda untuk mengonfirmasi sebelum menguncinya
3. Pembelajaran yang disetujui disimpan dalam database vektor, kemudian diambil melalui pencarian hibrida pada siklus eksekusi berikutnya.

Ini elegan karena Anda tidak tenggelam dalam kekacauan auto-save. Manusia tetap terlibat pada momen yang tepat, dan lapisan pengambilan benar-benar mengingat konteks di seluruh proses. Infrastruktur memori tidak perlu rumit—kadang-kadang arsitektur yang paling sederhana yang menang.