Aprender com contexto, acao e resultado para melhorar decisoes futuras.
O que esse agente precisa fazer todos os dias para a empresa funcionar melhor.
| Registrar snapshots. |
| Registrar acoes. |
| Registrar outcomes. |
| Calcular probabilidade e reward esperado. |
O que deve aparecer no produto quando esse agente estiver bem implementado.
| policy_learning. |
| Score de confianca. |
| Reward esperado. |
| Ranking de acoes por contexto. |
Itens concretos para tirar o agente do papel.
| Tarefa | Prioridade | Entrega esperada |
|---|---|---|
| Consolidar snapshots, actions e outcomes | Alta | Memoria operacional coerente. |
| Melhorar reward economico | Alta | Score orientado a lucro. |
| Calibrar probability_success | Media | Recomendacoes mais confiaveis. |
| Painel de policy learning | Media | Visibilidade do aprendizado. |
Como saber se esse agente esta funcionando bem.
| Taxa de acerto preditivo. |
| Reward medio por politica. |
| Drift de modelo. |
| Cobertura de contexto. |
Como esse agente deve estudar, aprender e se autoaprimorar constantemente.
| Revisar features uteis. |
| Recalibrar probabilidades. |
| Detectar drift. |
| Melhorar reward para refletir lucro real. |