反馈对于 AI 代理改善其性能、适应不断变化的环境以及与用户需求保持一致至关重要。 从根本上说，反馈为这些系统提供了一种从错误中学习、改进其行为并随着时间的推移保持相关性的机制。 如果没有反馈，AI 模型将在静态环境中运行，无法纠正错误或调整数据中的新模式。 例如，不包含用户交互（如点击或评分）的推荐系统将会停滞不前，提供过时或不相关的建议。 反馈弥合了理论训练数据与实际应用之间的差距。
反馈的一个实际作用是实现迭代改进。 在监督学习中，标记数据充当显式反馈，允许模型在训练期间调整其参数。 但是，部署后，反馈通常以不太结构化的形式出现，例如用户操作或系统日志。 例如，经过训练回答客户问题的聊天机器人最初可能会误解某些短语。 通过跟踪哪些响应导致后续查询或用户感到沮丧（例如，重复重复措辞问题），开发人员可以重新训练模型以解决理解上的差距。 同样，强化学习代理依赖于奖励信号（一种反馈形式）来优化动态环境中的操作，例如游戏 AI 学习根据输赢结果优先考虑某些策略。
反馈还确保与不断变化的需求保持一致。 现实世界的条件不断变化，模型必须适应才能保持准确性。 例如，在历史交易数据上训练的欺诈检测系统可能会错过新型诈骗。 来自标记交易的持续反馈，加上人工验证，允许模型更新其检测规则。 此外，用户反馈可以揭示道德或可用性问题。 如果临床医生报告差异，则可以改进始终忽略罕见疾病的医疗诊断工具。 通过闭合输出和评估之间的循环，反馈将 AI 代理从刚性工具转变为可与他们解决的问题一起增长的适应性系统。