HALO: optimizador jerárquico de bucles para agentes de IA auto-mejorables
HALO es una metodología de código abierto para construir harnesses de agentes que se mejoran a sí mismos de forma recursiva mediante RLMs (Reinforcement Learning Models). El proyecto, desarrollado por context-labs y disponible en GitHub, ofrece una aplicación de escritorio multiplataforma, un paquet
