ميتا تطور وكيل ذكاء اصطناعي يعمل كمدرب ذاكرة للمهام الطويلة
تقترح ميتا نظامًا يضيف وكيلًا ثانيًا للذكاء الاصطناعي يعمل كـ«مدرب ذاكرة» إلى جانب وكيل تنفيذ المهام، ليتابع القيود والأخطاء والقرارات السابقة ويذكّر الوكيل بها عند الحاجة. الفكرة تعالج ظاهرة تراجع الحالة السلوكية، إذ قد ينسى الوكيل شرطًا مهمًا أو يعيد تجربة أمر فاشل أثناء المهام الطويلة، حتى لو بقيت المعلومات في سجل المحادثة. وفي الاختبارات، رفع النظام نسبة النجاح في Terminal-Bench 2.0 من 38% إلى 46%، كما زاد متوسط الأداء في tau2-Bench من 55% إلى 62%. وتقول النتائج إن التذكير الانتقائي أفضل من إغراق الوكيل بكل الذاكرة في كل خطوة.
الحقائق الأساسية
النظام المقترح يقرن وكيل تنفيذ المهام بوكيل ذاكرة منفصل يقرر متى يرسل تذكيرًا ومتى يلتزم الصمت.
«The proposed system pairs an unmodified "action agent" with a separate "memory agent."»
عرض المصدر ←ارتفعت نسبة نجاح النظام في اختبار Terminal-Bench 2.0 من 38% للنظام الأساسي إلى 46% من المحاولة الأولى.
«With the older Claude Sonnet 4.5 as the action agent, the system solved 46 percent of Terminal-Bench tasks on its first attempt. The baseline solved 38 percent.»
عرض المصدر ←زاد متوسط الأداء الموزون حسب المهام في tau2-Bench من 55% إلى 62%.
«On tau2-Bench, the task-weighted average rose from 55 to 62 percent.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر