# Makale, becerileri değişen öz gelişimli ajanların başarısız olabileceği uyarısında bulunuyor

> Araştırmacılar, dağıtımdan sonra beceri kütüphanesi değiştiğinde ortak evrimle geliştirilen yapay zekâ ajanlarının kazanımlarının çoğunu kaybettiğini gösteren CODA testini tanıttı.

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

Jinluan Yang liderliğindeki ekip, 16 Ekim 2026'da arXiv'de yeni bir makale yayımladı. Makale, hem politikalarını hem de beceri kütüphanelerini geliştirmek üzere eğitilen ajanların, beceri kütüphaneleri daha sonra değiştiğinde kırılganlaştığını gösteriyor. Yazarlar, becerilerdeki değişimi simüle eden ve tutarlılığı ve bu değişime direnci ölçen CO-evolution Drift Audit (CODA) adlı yeni bir değerlendirme yöntemi öneriyor. Dört yöntem ve beş kıyaslama testi üzerinde yapılan değerlendirmede CODA, en kötü durumda başarı oranının 5-13 puan düştüğünü ve böylece ajanların beceri kullanmayan temel modele kıyasla elde ettiği avantajın çoğunu yitirdiğini ortaya koyuyor.

## Gerçekler

- Makale 16 Ekim 2026'da yayımlandı
- En kötü durumdaki başarı oranı zirve değerinden 5-13 puan düşük; kazanımın %52-93'ü siliniyor

## Neden önemli

Yapay zekâ ajanlarını devreye alanların yalnızca zirve performansını değil, becerilerdeki değişikliklere karşı dayanıklılıklarını da test etmesi gerekecek.

## Kaynaklar ve referanslar

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

Son güncelleme: 2026-10-16