Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Add an end-to-end audit and replay example that proves lineage is usable by operators

オープン
#6 コメント 1 件 リアクション 0 件 担当者 1 名 GitHub で見る

メンテナーはふだん 4 日以内に返信

@meiwa7 がすでに取り組んでいます。

2026年9月16日 から。

評価

この issue はまだ評価されていません。

説明

The current repo’s strongest architectural claim is that the whole chain from user turn to logit change is inspectable through persisted episodes, rewards, and policy snapshots. The Toulmin analysis rates this as one of the strongest claims, but it also says the paper does not exercise the audit story.

This ticket should make the audit promise tangible by adding a full operator-facing example.

Suggested scope

Add a reproducible demo that reconstructs how a policy change occurred from stored episodes and rewards.
Show how to trace which episodes drove a given logit change.
Add a replay or investigation notebook or script for operators.
Document the difference between policy-level interpretability and base-model interpretability.

Acceptance criteria

An operator can run a replay example locally or in a sample environment.
The example shows episode-to-reward-to-policy attribution end to end.
The docs explicitly scope interpretability to the policy layer and lineage.

主要言語
Python
スター
12
フォーク
11
平均マージ
2日 5時間
マージ済み PR(30日)
10

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

microsoft/agent-learning のほかの issue

microsoft/agent-learning の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。