自改进Agent：从理论到实践
OpenAI发表了一篇关于构建自改进AI Agent的技术文章，展示了Codex在这一场景下的应用。
核心框架
- 真实环境反馈: 从业者在实际服务中产生高价值反馈信号
- 结构化评估: 产品工作流将反馈保存为结构化证据
- 评估验证: 工程系统在部署前验证改进效果
- 持续循环: Agent驱动的循环保持系统持续自改进
实际成果
- 租赁属性税务处理: 约6周达到90%精确率和召回率
- 产出可复用的抽象层、评估工件和实施模式
- 已扩展到Schedule C和Schedule A等更复杂的税务场景
行业意义
这为构建自改进AI Agent提供了一条可复制的路径，可能成为企业AI部署的标准模式。
来源: OpenAI Blog
链接: https://openai.com/index/building-self-improving-tax-agents-with-codex/