AI Agent 如何减少对训练数据的依赖？

AI Agent 通过强化学习、模拟环境和合成数据生成等技术，减少对大量人工标注训练数据集的依赖。这些方法实现了从交互和人工创造的场景中学习。

关键方法包括：使用主动学习优先处理信息量丰富的数据点，应用迁移学习将预训练模型的知识迁移到相关任务，以及利用生成模型创建真实的合成数据。模拟环境为试错学习提供了安全、可扩展的空间，而竞技性场景中的自我对弈等技术可生成新颖的训练经验。这些方法显著降低了数据收集成本和时间，但需要仔细设计模拟环境或奖励机制。

在实践中，这减少了在数据稀缺的新环境或专业任务中部署 Agent 时的依赖性。实施这些 Agent 涉及将基于模拟的训练与使用有限真实数据对预训练模型进行微调相结合，并采用主动学习进行持续优化。这转化为更快的部署周期、更低的数据获取门槛、更强的适应性，以及在动态或资源受限场景中的增强性能。