نشر باحثون ورقة بحثية في 6 أكتوبر 2026 تصف نظام SHIFT، الذي ينشئ تلقائيًا التوليفة المناسبة من وكلاء الذكاء الاصطناعي لكل سؤال. وبدلًا من تجربة إعدادات عديدة أثناء التشغيل، يدرّب SHIFT نموذجًا لغويًا صغيرًا على توقع التصميم الأنجع، ثم يستخدم البحث الشجري لمونت كارلو لتجميع الوكلاء. اختُبر النهج على 9,193 مهمة ضمن ستة معايير تقييم، شملت مسائل رياضية ومعالجة المستندات ومهام المساعد العام.
كيف يحقق SHIFT أداءه؟
عند استخدام نموذج Gemini 3.5 Flash محركًا للتنفيذ، حقق SHIFT متوسط دقة بلغ نحو 80%، متفوقًا على 17 طريقة منافسة شملت التلقين المباشر، وأساليب تحسين المطالبات، وطرقًا أخرى للبحث عن سير العمل. وجاء أداء أقوى منافس أقل منه بـ7.2 نقاط مئوية. وحتى إعداد SHIFT الأقل كلفة تفوق على جميع الطرق المرجعية، مع استخدام رموز أقل بنسبة 32%، ما يعني حاجته إلى قدرة حوسبة أقل.
أهمية التصميم المشترك
يوضح الباحثون أن اختيار بنية التواصل والتعليمات والأدوات معًا يحقق نتائج أفضل من اختيار أي عنصر منها بمفرده. وقد حسّن الاختيار المشترك النتائج بما يصل إلى 9.1 نقاط مقارنة باستخدام التعليمات وحدها أو الأدوات وحدها. كما ساعدت دالة القيمة التي تعلمها النظام على اختيار منظومات تشغيل أدق وأقل كلفة من مجموعة من الخيارات المرشحة.
لماذا يهم
بالنسبة إلى مطوري المساعدات الذكية، يعد SHIFT بأداء أفضل من دون الحاجة إلى إعداد فرق الوكلاء يدويًا لكل طلب جديد. كما أنه يقلل كلفة الحوسبة، ما قد يخفض نفقات الخدمات السحابية ويجعل الخدمات متعددة الوكلاء الأكثر تطورًا في متناول المستخدمين.
