ThinkingBox präsentiert eine innovative Methode zum Post-Training von KI-Agenten mit Reinforcement Learning, die Datenbank-Grading-Ergebnisse direkt als Reward-Signale nutzt. Dies ermöglicht es, Agenten systematisch auf korrekte und effiziente Datenbankoperationen hin zu optimieren, ohne klassische RL-Labels manuell beschriften zu müssen. Der Ansatz adressiert ein praktisches Problem im Enterprise-Kontext und verbindet Agent-Forschung mit automatisiertem Feedback-Learning – ein relevanter Fortschritt für produktionsreife Datenbank-Agenten.
