في إطار تطوير الذكاء الاصطناعي، يسعى الباحثون إلى تحسين نماذج استجابة الأسئلة متعددة الخطوات في المجال الحيوي. يتطلب ذلك ربط الأدلة عبر كيانات متوسطة مثل الأمراض والأدوية والبروتينات. في هذا السياق، جاء SSE-Bio، الوكيل الذاتي التطوري الذي يحدد مسارًا جديدًا لاسترجاع المعرفة.

عادةً ما تعتمد الوكلاء الحاليون على تدفقات استرجاع ثابتة أو إعادة كتابة بسيطة، مما قد يؤدي إلى مغالطات في التعليمات عند الحاجة إلى تحديث إجراءات التفكير. لكن SSE-Bio يتجاوز هذه القيود من خلال الحفاظ على حالة منظمة، يسترجع ثلاثيات المعرفة والنماذج السابقة بشكل انتقائي عبر سياسة استرجاع قابلة للتدريب.

بالإضافة إلى ذلك، يتم تحسين ذاكرة التفكير من خلال تحرير نماذج دقيقة. ولتحسين قرارات الاسترجاع، تم تقديم استراتيجية تدريب تعتمد على تحسين السياسة النسبية الجماعية، حيث يتم تحسين الوكيل من خلال مجموعات مقارنة القرار على الخيارات البديلة للاسترجاع.

تظهر التجارب على ثلاثة مقاييس استجابة الأسئلة الحيوية متعددة الخطوات أن SSE-Bio يتفوق باستمرار على النماذج السابقة، حيث حقق تحسيناً قدره 6.56 نقطة مقارنة بأفضل نموذج تطوري سابق على BioHopR. يعتبر هذا التطور الرائد بمثابة خطوة كبيرة نحو تعزيز دقة المعلومات الحيوية المقدمة عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي.