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

De nombreux agents d'IA déployés avec des poids fixes échouent à évoluer, entraînant une désynchronisation et des erreurs répétées. La solution proposée est l'apprentissage en temps réel, où les agents s'adaptent aux échecs et affinent leur comportement dans l'environnement opérationnel.