So verbessern sich KI Agenten selbst
Das Softwareunternehmen Warp hat ein System entwickelt, mit dem KI Agenten dauerhaft aus menschlichem Feedback lernen. Ziel ist es, wiederkehrende Fehler bei Aufgaben wie Code Reviews zu vermeiden und das Verhalten der Agenten fortlaufend zu verbessern.
Dafür nutzt Warp zwei getrennte Skill Dateien. Eine enthält das Fachwissen und die Arbeitsanweisungen für den täglichen Einsatz, die andere sammelt Rückmeldungen und verarbeitet sie weiter. Ein Beobachter Agent wertet das Feedback aus, vergleicht es mit der ursprünglichen Ausgabe und schlägt eine konkrete Änderung vor.
Diese Anpassung läuft über einen normalen GitHub Pull Request. Erst nach Prüfung durch einen Menschen wird die Änderung übernommen. Beim nächsten Durchlauf greift der Agent dann automatisch auf das neue Wissen zu. Warp setzt dieses Verfahren inzwischen im gesamten Open Source Repository ein.
