DigitalOcean Launches Learning and Data Services to Enable Self-Improving AI Agents

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DigitalOcean 推出学习与数据服务，助力实现自我改进的 AI 代理

2026 年 10 月 26 日 2 分钟阅读

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• Sergio De Simone

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DigitalOcean 宣布其学习服务（Learning Services）和代理数据服务（Agent Data Services）进入公开预览阶段，使开发人员能够在统一的、原生 AI 的云平台上构建、评估并持续改进 AI 代理。

该公司表示，这些新服务基于其推理引擎（Inference Engine）和托管代理（Managed Agents），帮助代理从真实世界互动中学习，识别弱点，测试改进方案，并利用企业数据：

我们开发了推理引擎使代理能够思考，托管代理使它们能够行动，现在通过代理学习服务和代理数据服务，它们可以在同一个开放云平台和客户自有数据上实现改进。

学习服务整合了三项能力：Insights（记录代理活动）、Signals（识别故障和性能差距）以及 Simulations（通过部署前的模拟对话测试潜在改进方案）。

尽管与学习服务分开，增强版的推理路由器（Inference Router）在 DigitalOcean 实现代理持续改进的方法中发挥关键作用。它根据任务需求优化模型选择，平衡成本与质量，并在新模型版本上重新运行相同评估。

代理数据服务为 AI 代理提供安全的托管数据基础。它处理并索引文档、视频、音频、日志和代理会话，通过内置治理和访问控制的统一目录，使这些信息可搜索且可访问。它还与学习服务集成，支持代理持续改进：

代理学习服务基于[数据服务]：Signals 将会话写入其中，而 Optimizer 仅在客户明确同意的情况下从其中提取训练和测试数据。

在 LinkedIn 上对此消息的评论中，LakeOps 联合创始人 Jonathan Saring 指出：

我最感兴趣的是写回循环（write-back loop）。一旦追踪、工具调用和结果反馈到评估或学习系统，它们就不再仅仅是日志，而是变成了生产数据。

类似地，高级工程师 Deepanshu Udhwani 认为：

相比大家讨论的代理数据层读取部分，写回实际发生情况的部分被低估了。大多数团队构建了出色的检索系统，却忽略了正确记录结果，六个月后没人能分辨哪些工具调用真正有效，哪些只是当时看起来不错。

TinyFish 联合创始人 Keith Zhai 总结 DigitalOcean 的发布内容时强调，Signals 和 Simulations 可以将失败的用户会话转化为修复方案，在数百名其他用户遇到相同问题之前进行修复：

Signals 和 Simulations 会在第四百个人遇到同样问题前，将该会话修复。[...] 绿色工具调用旁边被遗弃的用户，仍然是大多数代理堆栈崩溃的地方。瓶颈在于是否有人能读取用户实际经历的会话。

DigitalOcean Insights、Signals 和 Evaluations（包括 Simulations）现已开放公开预览版。Inference Router 优化和 Agent Data Services 已开放私有预览版。

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