My AI Agent Over-Corrected Itself — So I Built Metabolic Regulation

L'auteur explique comment son agent IA, doté d'un pipeline de perception à Inférence Active, a appris une règle de correction qui a entraîné une sur-correction, le faisant mal classer la parole humaine. Cet incident souligne le défi de construire des mécanismes de régulation robustes dans les systèmes IA pour éviter la sur-généralisation et suggère un besoin de contrôle plus métabolique.