تتطلب أتمتة سير العمل في الحوسبة العلمية أكثر من مجرد إنتاج كود قابل للتنفيذ؛ بل من الضروري أن تتمكن الأنظمة الذاتية من اختيار استراتيجيات حسابية مناسبة وتنفيذها بدقة، مع التأكد من أن النتائج الناتجة ترتبط بالقرارات التي أنتجتها. في أنظمة متعددة الوكلاء، تصبح هذه العملية أكثر هشاشة، حيث يمكن أن تؤدي inconsistencies الطفيفة بين نوايا الوكلاء وإجراءاتهم إلى انحراف دلالي (semantic drift)، مما يجعل الإجراءات التي تم تنفيذها لا تعكس الاستراتيجية التي تم اختيارها في الأصل.

في هذا العمل، القائمة على إطار ATHENA، نقدم إطار عمل متعدد الوكلاء يجمع بين التعليمات البرمجية السياقية والتواصل المنظم بين الوكلاء، وبالأهم، نقاط تفتيش دلالية للحفاظ على دقة النتائج على مدار سلسلة التوريد. هذا النظام يدمج وكلاء نماذج اللغات الضخمة (LLM) المتخصصة، وتوليد التعليمات البرمجية المؤسسية، وحلقات التنفيذ الذاتية الشفاء ضمن هيكلية اتخاذ قرارات قابلة للتكيف.

من خلال تأويل الإطار عبر عدسة التمكين، نوضح أن التعلم الذاتي الموثوق يتطلب ليس فقط تحديد الإجراءات العالية الجودة، بل أيضًا الحفاظ على سلامة انتشارها عبر الوكلاء. باستخدام تحليلات الحساسية وسير العمل لتقدير عدم اليقين كدراسات حالة تمثيلية، نستعرض أن عدم التحكم في الانحراف الدلالي يؤدي إلى تدهور تعلم السياسات، بينما الإطار المقترح يُحسن من التقارب والقدرة على التكيف مع سياقات جديدة.

تشير هذه النتائج إلى مبدأ تصميم أوسع للأنظمة العلمية متعددة الوكلاء: يجب أن يرتبط اتخاذ القرارات القابلة للتكيف بآليات واضحة تضمن التناسق الدلالي وتدفق المعلومات بشكل موثوق عبر سلسلة العمليات الحاسوبية.