Refleksi Diri dalam Kuis Agent Loops

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

1. Apa yang ditambahkan oleh refleksi diri ke dalam lingkaran agen standar?
   • Sebuah langkah yang disengaja dimana model mengkritik karyanya sendiri sebelum melanjutkan
   • Model yang lebih cepat yang melewatkan panggilan alat
   • Jendela konteks yang lebih besar secara otomatis
   • Peninjau manusia untuk setiap langkah
2. Dalam kerangka Refleksi, di mana kritik diri model disimpan?
   • Dalam bobot model yang disetel dengan baik
   • Dalam buffer memori episodik yang digunakan di seluruh upaya
   • Dalam database terpisah, model tidak dapat membaca
   • Mereka dibuang setelah setiap langkah
3. Sinyal umpan balik refleksi manakah yang cenderung paling dapat diandalkan?
   • Kepercayaan diri sang model sendiri
   • Panjang jawaban sebelumnya
   • Sinyal eksternal seperti hasil pengujian atau pesan kesalahan alat
   • Waktu yang dibutuhkan untuk merespons
4. Apa modus kegagalan refleksi diri yang diketahui?
   • Itu selalu membuat model lebih lambat dari manusia
   • Ini secara permanen merusak data pelatihan
   • Itu hanya dapat digunakan untuk tugas gambar
   • Model tersebut mungkin dengan yakin menegaskan bahwa jawaban yang salah adalah benar
5. Bagaimana pendekatan Self-Refine biasanya menghasilkan umpan balik?
   • Dengan menggunakan model yang sama untuk mengkritik dan kemudian menulis ulang keluarannya sendiri
   • Dengan menanyakan API perusahaan lain
   • Dengan meminta pengguna menilai setiap token
   • Dengan menonaktifkan semua penggunaan alat
6. Mengapa refleksi sangat berharga untuk tugas multi-langkah seperti coding atau navigasi web?
   • Karena tugas-tugas ini tidak pernah menghasilkan kesalahan
   • Karena upaya single-pass sering kali gagal tetapi kritik-dan-coba lagi berhasil
   • Karena refleksi menghilangkan kebutuhan akan alat apa pun
   • Karena itu menghilangkan kebutuhan akan suatu tujuan
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