# कौशल बदलने पर आत्म-सुधार करने वाले एजेंट कमजोर पड़ सकते हैं

> शोधकर्ताओं ने CODA नाम का परीक्षण पेश किया है। इससे पता चलता है कि तैनाती के बाद कौशल-पुस्तक में बदलाव होने पर सह-विकसित AI एजेंट अपने हासिल किए अधिकतर सुधार खो देते हैं।

Oossa · 2026-10-16 · https://oossa.com/hi/paper-warns-self-improving-agents-may-fail-when-skill-sets-change

Jinluan Yang के नेतृत्व वाली टीम ने 16 Oct, 2026 को arXiv पर एक नया शोधपत्र पोस्ट किया। इसमें दिखाया गया है कि अपनी नीति और कौशल-पुस्तक, दोनों में सुधार के लिए प्रशिक्षित एजेंट बाद में कौशल-पुस्तक बदलने पर कमजोर पड़ जाते हैं। लेखकों ने CO‑evolution Drift Audit (CODA) नाम का नया मूल्यांकन पेश किया है, जो कौशल में बदलाव का अनुकरण करता है और निरंतरता तथा बदलावों का सामना करने की क्षमता मापता है। चार तरीकों और पांच बेंचमार्क पर CODA के परीक्षण में सबसे खराब स्थिति में सफलता दर 5-13 अंक गिर गई। इससे बिना कौशल वाले आधारभूत मॉडल की तुलना में एजेंटों का अधिकतर बढ़त मिट गई।

## तथ्य

- शोधपत्र 16 Oct, 2026 को पोस्ट किया गया
- सबसे खराब स्थिति में सफलता दर अपने उच्चतम स्तर से 5-13 अंक कम रही, जिससे बढ़त का 52-93% हिस्सा मिट गया

## यह क्यों मायने रखता है

AI एजेंट तैनात करने वालों को सिर्फ़ उनके सर्वोच्च प्रदर्शन ही नहीं, बल्कि कौशल में बदलाव के प्रति उनकी मजबूती भी जांचनी होगी।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Evolving Together, Failing Apart: The Skill-Policy Co-evolution Trap in Self-Improving Agents](https://arxiv.org/abs/2610.20845) – arXiv, 2026-10-16

अंतिम अपडेट: 2026-10-16