Саморефлексия в Agent Loops Тест

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

1. Какво добавя саморефлексията към стандартния агентски цикъл?
   • Умишлена стъпка, при която моделът критикува собствената си работа, преди да продължи
   • По-бърз модел, който пропуска извиквания на инструменти
   • По-голям контекстен прозорец автоматично
   • Човек рецензент за всяка стъпка
2. В рамките на Reflexion къде се съхраняват самокритиките на модела?
   • В прецизно настроените тежести на модела
   • В епизодичен буфер на паметта, използван при опити
   • В отделна база данни моделът не може да чете
   • Те се изхвърлят след всяка стъпка
3. Кой обратен сигнал за отражение е най-надежден?
   • Само самочувствието на модела
   • Дължината на предишния отговор
   • Външни сигнали като резултати от тестове или съобщения за грешка на инструмента
   • Времето, необходимо за отговор
4. Какъв е известният неуспешен режим на саморефлексия?
   • Това винаги прави модела по-бавен от хората
   • Това трайно поврежда данните за обучението
   • Може да се използва само за задачи с изображения
   • Моделът може уверено да потвърди, че грешен отговор е правилен
5. Как подходът за самоусъвършенстване обикновено генерира обратна връзка?
   • Като използва същия модел за критика и след това пренаписване на собствения си резултат
   • Чрез запитване до API на различна компания
   • Като помолите потребителя да оцени всеки токен
   • Като деактивирате използването на всички инструменти
6. Защо отражението е особено ценно за многоетапни задачи като кодиране или уеб навигация?
   • Тъй като тези задачи никога не водят до грешки
   • Тъй като опитите за еднократно преминаване често се провалят, но критиката и повторният опит са успешни
   • Защото отражението премахва необходимостта от всякакви инструменти
   • Защото елиминира нуждата от цел
7. In a reflection loop, why is a failing unit test useful evidence for the next attempt?
   • It proves the model’s self-critique is correct
   • It updates model weights automatically
   • It provides an external, concrete signal about which behavior did not meet the requirement
   • It guarantees the entire program is wrong
8. If an agent stores a critique in memory but does not fine-tune its model, how can that critique affect the next attempt?
   • It changes the base model’s parameters permanently
   • It changes the programming language
   • It disables the external tool
   • It can be retrieved and inserted into the next prompt as context