كشفت أبحاث حديثة عن نظام الذاكرة الوكيلية ALTK-Evolve الذي يقدم نهجاً متطوراً لتحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي في المهام المعقدة المتعددة الخطوات دون الحاجة لتحديث الأوزان. يتشابه النظام الجديد مع نظام ACE الشهير في رفض ضغط تجارب الوكيل إلى ملخصات بسيطة، بل يعتمد على الاحتفاظ بالدروس والخبرات السابقة كإرشادات قابلة للاسترجاع.

تكمن الفارق الجوهري بين النظامين في طريقة تسليم الذاكرة للنموذج عند الاستدلال؛ فبينما يرسل نظام ACE دليل القواعد كاملاً في كل خطوة بغض النظر عن الحاجة، يعتمد ALTK-Evolve على آلية توصيل مرنة ودقيقة تختار الكمية المناسبة من الإرشادات التي يستطيع النموذج معالجتها بكفاءة.

أظهرت الاختبارات العملية التي أجريت على منصة AppWorld باستخدام نفس الوكيل الأساسي أن النظام الجديد يحقق مستويات دقة توازي أو تفوق نظام ACE، ولكن بتكلفة منخفضة للغاية من حيث استهلاك الرموز، حيث بلغت التكلفة سبع التكلفة الأصلية تقريباً مع النماذج الأضعف.

تعتمد كفاءة النظام على قدرته على تقديم الإرشادات المستهدفة بحسب قدرة النموذج المستخدم، مما يتجنب إرهاق النماذج الأضعف بسياق ضخم ومشتت، مع توفير المجموعة الكاملة للنماذج القوية، وهو ما يثبت أن معايرة توصيل الذاكرة تمثل مفتاحاً رئيسياً لتحسين الأداء وتقليل النفقات.