第13章：Agent 的持续学习与适应

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第13章：Agent 的持续学习与适应 AI Agent 的一个关键特性是能够从经验中学习并适应新的环境和任务。本章将探讨实现持续学习和适应的各种技术和策略。 13.1 在线学习机制在线学习允许 Agent 在接收新数据时实时更新其模型，而无需重新训练整个模型。 13.1.1 增量学习算法增量学习算法使 Agent 能够逐步学习新信息，而不会忘记之前学到的知识。示例（简单的增量学习模型）： 13.1.2 概念漂移检测概念漂移检测帮助 Agent 识别数据分布的变化，从而触发模型更新。示例（概念漂移检测器）： 13.1.3 模型更新策略设计有效的策略来决定何时以及如何更新模型，以适应新的数据模式。示例（自适应模型更新器）： 13.