Optymalizacja wielomodalnej analizy emocji dzięki poprawkom promptów agentowych
Badanie to wprowadza framework oparty na weryfikacji, który udoskonala rozumowanie emocjonalne w agentach AI. System nie wymaga douczania modeli, lecz identyfikuje błędy i stosuje ukierunkowane aktualizacje promptów, aby poprawić skuteczność działania.