في عالم الذكاء الاصطناعي المتقدم، يعتمد أداء الوكلاء الذكيين ليس فقط على نموذجهم الأساسي، بل أيضًا على هيكلهم أو "الحزام" الذي يبني أوامر التنفيذ، ويدير حالة النظام، ويعتمد على الأدوات ويقوم بتنسيق العمليات. مع تقدم النماذج، واجهات البرمجة (APIs)، والمتطلبات، يصبح من الضروري تعديل الحزام بانتظام.

تعتبر عملية تحديد الأماكن كافة في الكود التي تنفذ سلوكًا معينًا، تحديًا كبيرًا. يعود ذلك إلى أن أحزمة الإنتاج تكون كبيرة وضخمة، ومترابطة بشكل وثيق، مما يجعل من الصعب تعديلها. يُعتبر البحث في الكود وفهرسة المستودعات ومعالجة السياقات الطويلة أدواتٍ تساعد في تفتيش الكود، لكن لا تزال عملية تحويل السلوك إلى كود تتطلب جهدًا يدويًا.

لذا، تمثل مسألة تحديد السلوك عنق زجاجة رئيسيًا في تطور الأحزمة. هنا يأتي دور "دليل الحزام"، وهو تمثيل مركّز على السلوك يتم إنتاجه تلقائيًا عن طريق تحليل الكود الثابت وتنظيمه بمساعدة نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models). هذا الدليل يربط كل سلوك بالمصدر المقابل له.

بالإضافة إلى ذلك، يتم تقديم تقنية جديدة تُسمى "الإفصاح التدريجي الموجه بالسلوك" (Behavior-Guided Progressive Disclosure) التي توجه الوكلاء من السلوكيات العالية المستوى إلى تفاصيل التنفيذ ذات الصلة وتتحقق من مواقعها المرشحة مقارنةً بالمصدر الحالي. خلال تنفيذ طلبات التعديل المختلفة من حزامين مفتوحين المصدر، أظهر التخطيط المدعوم بدليل الحزام تحسينات واضحة في تحديد السلوك وجودة خطة التعديل.

إذا نظرنا إلى المستقبل، فإن تمكين تطوير الأنظمة الوكيلة المعقدة يعتمد ليس فقط على توليد التعديلات، ولكن أيضًا على تحديد أماكن تنفيذ هذه التعديلات بفاعلية.