KI-Agenten verwerfen wertvolles Feedback aus alltäglichen Interaktionen meist ungenutzt. Das neue Framework OpenClaw-RL von Princeton-Forschern ändert das: Es nutzt Live-Signale aus Chats, Terminal-Befehlen und GUI-Aktionen für das kontinuierliche Training im laufenden Betrieb. Schon wenige Dutzend Interaktionen reichen angeblich aus, um die Interaktionen zu verbessern.
Der Artikel OpenClaw-RL: Forscher wollen KI-Agenten allein durch Nutzung verbessern erschien zuerst auf The Decoder.