言語モデルエージェントの関数最適化の過程で生じる予期せぬ振る舞いを制御・監視するためには、いくつかの方法があります。まず、ロールバックとアーリーストップという2つの戦略を使用して、パフォーマンスの低下やトレーニングの停滞を監視し、必要に応じて適切な対処を行います。ロールバックは、関数の更新がパフォーマンスの低下を引き起こした場合に前の状態に戻すことを可能にし、アーリーストップは一定の連続した最適化ステップでパフォーマンスの向上が見られない場合にトレーニングプロセスを早期終了させます。また、関数の生成や更新の過程を記録し、失敗した更新やパフォーマンスの変化を監視することで、予期せぬ振る舞いを早期に検知し、適切な対応を行うことが重要です。