نشر فريق بقيادة Jinluan Yang ورقة بحثية جديدة على arXiv في 16 أكتوبر 2026. وتُظهر الورقة أن الوكلاء المدرَّبين على تحسين كلٍّ من سياساتهم ومخزون مهاراتهم يصبحون هشّين إذا تغيّر مخزون المهارات لاحقًا. ويقترح الباحثون تقييمًا جديدًا يُسمى CO‑evolution Drift Audit (CODA)، يحاكي انجراف المهارات ويقيس الاتساق والقدرة على المقاومة. وعلى امتداد أربع طرق وخمسة معايير اختبار، وجد CODA أن النجاح في أسوأ الحالات ينخفض بمقدار 5‑13 نقطة، ما يمحو معظم التفوق الذي حققته الوكلاء على خط أساس لا يستخدم المهارات.
لماذا يهم
سيحتاج مطوّرو الأنظمة إلى اختبار قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على التكيّف مع تغيّر المهارات، لا الاكتفاء بقياس أدائهم عند الذروة.
