في خطوة مبتكرة تعيد تشكيل مفهوم الذكاء الاصطناعي، تم إدخال تقنية جديدة تدعى **SelfSearch**. هذه التقنية تمنح وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على مراجعة وتعديل أوامرهم وأدواتهم وإجراءات التنفيذ الخاصة بهم بطريقة ذكية وفعّالة.

يتسم الأداء حالياً بأن العوامل المستخدمة لتحسين أداء الوكلاء تتم عبر تقييمات مكلفة للمهام، مما يربط جهود التطوير بالمهام التي تم تقييمها. ولكن مع **SelfSearch**، يمكن للآلات استغلال سجلات تجاربها السابقة في تحسين الذات. تلتقط هذه السجلات منطق الاجراءات والتصرفات التي تم اتخاذها في محاولات التعديل السابقة، مما يتيح للوكيل تحسين قدراته دون الحاجة لإشارات مكافأة أثناء عملية البحث.

وفقا للنتائج، حققت **SelfSearch** زيادة متوسطة في النجاح بنسبة تصل إلى 11.2 نقطة مئوية على مجموعة من المهام ضمن ستة إعدادات مختلفة، مع تحقيق أجدر النتائج على اختبار **Terminal-Bench 2.1**. علاوة على ذلك، في اختبار **SWE-bench Multilingual**، زادت نسبة النجاح بالوكلاء بنسبة 5.0% بينما انخفضت تكلفة التنفيذ بنسبة 38.5%.

تعتبر تكلفة البحث من العوامل الهامة، حيث تكلفت **SelfSearch** فقط 4.03 دولارات وحصلت على نسبة نجاح 82.0% في الحالات العامة، مما يجعلها تنافس على الموارد المتاحة بشكل أكثر كفاءة.

النتائج تشير إلى أن الخبرة المكتسبة من خلال التعديلات الذاتية تدفع للوكلاء الذكيين لتحسين كفاءاتهم وقدراتهم في تنفيذ المهام بشكل أكثر تقدماً. تُعتبر هذه التكنولوجيا نقلة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي وتفتح المجال للابتكارات المستقبلية في هذا القطاع المهم.