Agents That Learn on the Job Are the Only Agents That Survive

Muchos agentes de IA implementados con pesos fijos fallan al no evolucionar, lo que lleva a la desincronización y la repetición de errores. La solución propuesta es el aprendizaje en tiempo real, donde los agentes se adaptan a las fallas y refinan su comportamiento en el entorno operativo.