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Treine Agentes de IA com Algoritmos de Aprendizado por Reforço

Também disponível em: ruvnet

A construção de agentes de IA que aprendem por conta própria requer a implementação de algoritmos complexos de aprendizado por reforço do zero. O AgentDB Learning Plugins oferece acesso pronto para uso a nove algoritmos comprovados, incluindo Decision Transformer e Q-Learning, permitindo treinar agentes autônomos que melhoram através da experiência.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
📊 69 Adequado
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Baixar o ZIP da skill

2

Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "agentdb-learning-plugins". Create a Q-Learning agent plugin for a grid navigation task with discrete actions

Resultado esperado:

  • Successfully created Q-Learning agent plugin named 'grid-navigator'
  • Algorithm: Q-Learning (Off-Policy, Value-Based Learning)
  • Configuration Applied:
  • - Learning rate: 0.001
  • - Discount factor (gamma): 0.99
  • - Exploration rate (epsilon): 0.1 with 0.995 decay
  • Next Steps for Training:
  • 1. Define states as numerical arrays (example: position coordinates)
  • 2. Store experiences with state, action, reward, next_state, and done flag
  • 3. Call training method with epoch count and batch size
  • Plugin is ready to receive training experiences

A utilizar "agentdb-learning-plugins". Show me the training metrics after running 100 epochs on my collected experiences

Resultado esperado:

  • Training Completed Successfully
  • Final Training Loss: 0.023
  • Validation Loss: 0.028
  • Training Duration: 1,523 milliseconds
  • Total Epochs: 100
  • Batch Size: 64
  • Model shows good convergence with low overfitting (validation loss close to training loss)

A utilizar "agentdb-learning-plugins". List all available reinforcement learning algorithm templates I can use

Resultado esperado:

  • Available AgentDB Learning Algorithm Templates:
  • 1. Decision Transformer - Offline RL via sequence modeling (recommended for beginners)
  • 2. Q-Learning - Value-based off-policy learning for discrete actions
  • 3. SARSA - On-policy value learning for safe exploration
  • 4. Actor-Critic - Policy gradient with value baseline for continuous control
  • 5. Active Learning - Query-based learning for label efficiency
  • 6. Adversarial Training - Robustness enhancement against perturbations
  • 7. Curriculum Learning - Progressive difficulty training
  • 8. Federated Learning - Distributed privacy-preserving training
  • 9. Multi-Task Learning - Transfer learning across related tasks

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
22
Comunidade
100
Segurança
87
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Construa Agentes de Jogos que Aprendem por Conta Própria

Crie agentes autônomos que melhoram o desempenho do jogo através da experiência usando algoritmos Q-Learning ou Decision Transformer.

Experimente com Algoritmos de RL

Teste e compare diferentes abordagens de aprendizado por reforço, incluindo Actor-Critic e SARSA, para propósitos de pesquisa acadêmica.

Otimize a Tomada de Decisão de Agentes

Treine agentes para otimizar a tomada de decisão em ambientes complexos com espaços de ação contínuos ou discretos para sistemas de produção.

Tente Estes Prompts

Criar Agente Q-Learning Básico 
Use AgentDB Learning Plugins para criar um plugin de agente Q-Learning para uma tarefa simples de navegação em grade. Mostre-me os parâmetros de configuração e explique como armazenar experiências de treinamento.
Treinar Offline com Dados Registrados 
Ajude-me a implementar um plugin Decision Transformer usando AgentDB para treinar um agente a partir de dados de experiência histórica sem requerer interação com o ambiente. Inclua código para carregar experiências registradas.
Implementar Replay de Experiência 
Mostre-me como implementar buffers de replay de experiência com AgentDB Learning Plugins. Inclua tanto replay padrão quanto replay de experiência priorizado para melhor eficiência de amostras e estabilidade de treinamento.
Construir Sistema Multi-Agente 
Crie um sistema de treinamento multi-agente usando AgentDB onde múltiplos agentes compartilham experiências aprendidas através de um buffer de replay comum e treinam uma política colaborativa juntos.

Melhores Práticas

  • Comece com Decision Transformer para aprendizado offline a partir de dados registrados antes de tentar métodos online que requerem interação com o ambiente
  • Use divisões de validação durante o treinamento para detectar overfitting cedo e ajustar hiperparâmetros de acordo
  • Implemente buffers de replay de experiência para melhorar a eficiência de amostras e estabilidade do treinamento em todos os algoritmos baseados em valor

Evitar

  • Treinar sem dados de validação leva a overfitting que passa despercebido até que o agente seja implantado em ambientes de produção
  • Usar taxas de aprendizado excessivamente altas causa instabilidade de treinamento, divergência e falha em convergir para políticas ótimas
  • Ignorar o trade-off exploração-utilização usando valores fixos de epsilon resulta em políticas aprendidas subótimas

Perguntas Frequentes

Qual algoritmo iniciantes devem começar?
Decision Transformer é recomendado para iniciantes porque treina de forma estável a partir de dados registrados sem requerer interação online com o ambiente ou exploração complexa.
Quais são os requisitos mínimos de sistema?
Requer Node.js versão 18 ou superior e AgentDB versão 1.0.7 ou superior. O desempenho do treinamento se beneficia de RAM adicional e múltiplos núcleos de CPU.
Como integro isso com Claude Code?
Importe createAgentDBAdapter do pacote agentic-flow/reasoningbank e inicialize com enableLearning definido como true para integração completa com Claude Code.
Meus dados de treinamento são armazenados de forma segura?
AgentDB armazena todos os dados localmente no caminho do banco de dados que você especificar. Nenhum dado de treinamento ou experiências são enviados para servidores externos por padrão.
Por que meu modelo não está convergindo?
Tente reduzir a taxa de aprendizado, aumentar as épocas de treinamento, verificar se as experiências têm valores de estado e recompensa formatados corretamente, ou usar um tamanho de lote menor.
Como isso difere do RLHF da OpenAI?
AgentDB foca em aprendizado por reforço a partir de interações com o ambiente em vez de feedback humano. Use Decision Transformer para aprendizado por imitação a partir de demonstrações.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

DNYoussef

Licença

MIT

Repositório

https://github.com/DNYoussef/ai-chrome-extension/tree/main/.claude/skills/agentdb-learning

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md