# Исследование: самообучающиеся агенты уязвимы к смене навыков

> Исследователи представили CODA — тест, который показывает: после развертывания агенты, совместно обучающиеся с библиотекой навыков, теряют большую часть достигнутого, если библиотека меняется.

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

Команда под руководством Цзиньлуань Янг опубликовала новую статью на arXiv 16 октября 2026 года. В ней показано, что агенты, обученные одновременно совершенствовать свою политику и библиотеку навыков, становятся уязвимыми, если библиотека позже меняется. Авторы предлагают новый метод оценки — CO‑evolution Drift Audit (CODA), который моделирует дрейф навыков и измеряет стабильность и устойчивость к нему. В ходе испытаний четырёх методов на пяти бенчмарках CODA выявил, что в худшем случае успешность падает на 5–13 пунктов, сводя на нет большую часть преимущества агентов перед базовой моделью без навыков.

## Факты

- Статья опубликована 16 октября 2026 года
- В худшем случае успешность на 5–13 пунктов ниже пикового значения, что сводит на нет 52–93% прироста

## Почему это важно

При развертывании агентам ИИ нужно проверять устойчивость к изменениям навыков, а не только пиковую производительность.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-10-16