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  4. Wie man KI-Agenten ohne schweren RL-Stack trainiert
Heute geht es um Agentic ESOpt: ein Ansatz, Long-Horizon-KI-Agenten
über Evolution Strategies statt schwerem Reinforcement Learning zu
feinjustieren. Der praktische Hebel liegt in weniger
GPU-Speicherbedarf, Bewertung ganzer Aufgaben und der Frage, wie
Teams eigene Agentenarbeit messbar machen.
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„Wie man KI-Agenten ohne schweren RL-Stack trainiert“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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