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Une implémentation de code pour concevoir un moteur de compétences auto-évolutif avec OpenSpace : apprentissage de compétences, efficacité des tokens et intelligence collective

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Résumé IA

OpenSpace, un moteur de compétences auto-évolutif développé par HKUDS, permet aux agents IA d'apprendre et de réutiliser des compétences accumulées au fil des tâches, réduisant ainsi les coûts de traitement. Le système s'appuie sur trois modes d'évolution (FIX, DERIVED, CAPTURED) et une base de données SQLite pour stocker les compétences réutilisables. Sur le benchmark GDPVal (50 tâches professionnelles réelles), OpenSpace démontre une amélioration de 4,2x des performances et une réduction de 46 % des tokens consommés, avec une plateforme communautaire open-space.cloud permettant le partage de compétences entre agents.

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