agentdb-learning-plugins

Skill do tworzenia i szkolenia wtyczek uczenia się dla autonomicznych agentów. Dostęp do 9 algorytmów uczenia się przez wzmacnianie, w tym offline RL (Decision Transformer), uczenia opartego na wartościach (Q-Learning), gradientów polityki (Actor-Critic) i zaawansowanych technik. Trenuj modele 10–100 razy szybciej dzięki przyspieszeniu WASM. Idealne do budowania samouczących się agentów, implementacji RL i optymalizacji zachowania agenta poprzez doświadczenie.

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js 18 lub nowszy oraz AgentDB v1.0.7+ (poprzez agentic-flow). Podstawowa wiedza o uczeniu się przez wzmacnianie jest zalecana. 2. Uruchom interaktywny kreator wtyczki poleceniem npx agentdb@latest create-plugin, aby stworzyć nową wtyczkę uczenia się. Możesz też wybrać konkretny szablon, np. npx agentdb@latest create-plugin -t decision-transformer -n my-agent dla Decision Transformer lub -t q-learning dla Q-Learning. 3. Wyświetl dostępne szablony algorytmów poleceniem npx agentdb@latest list-templates — zobaczysz decision-transformer (sequence modeling RL), q-learning (value-based learning), sarsa (on-policy TD learning), actor-critic (policy gradient with baseline) i curiosity-driven (exploration-based). 4. Po utworzeniu wtyczki zarządzaj nią za pomocą npx agentdb@latest list-plugins (lista zainstalowanych) lub npx agentdb@latest plugin-info my-agent (szczegóły algorytmu i konfiguracji). 5. Zintegruj wtyczkę z agentem, importując adapter AgentDB w kodzie TypeScript i inicjalizując go z parametrami szkolenia. Wtyczka będzie trenować model i optymalizować zachowanie agenta poprzez doświadczenie.