Обеспечение самосовершенствующихся агентов для обучения во время тестирования с помощью руководства человека в цикле

Обнаружено: LLM выдают неточные ответы не из-за «глупости», а потому что делают скрытые допущения и не признаются в пробелах знаний — отсюда галлюцинации и нерелевантность в сложных задачах. Фреймворк ARIA позволяет превратить разовый запрос в итеративный процесс обучения: модель сама выявляет свои слабые места, а вы точечно их закрываете. Вместо финального ответа вы заставляете LLM провести самокритику через серию рефлексивных вопросов (оценка уверенности, список допущений, пробелы в знаниях). Затем даёте недостающий контекст — модель адаптируется к вашей задаче прямо в чате, как стажёр после разбора ошибок.