Recentemente, tenho explorado um padrão de fluxo de trabalho de agente realmente eficiente—combinando autoaprendizagem com ciclos de validação humana.

Aqui está como flui:

1. O agente atinge algo novo no seu processo
2. Para e pede que você confirme antes de bloqueá-lo
3. Aprendizagens aprovadas são armazenadas em uma base de dados vetorial, e depois recuperadas através de busca híbrida no próximo ciclo de execução.

É elegante porque você não está se afogando no caos do auto-salvamento. O ser humano permanece no loop nos momentos certos, e a camada de recuperação realmente lembra o contexto entre as execuções. A infraestrutura de memória não precisa ser complicada—às vezes, a arquitetura mais simples vence.