Wei-Xiang Mao liderliğindeki araştırmacılar, harici araçlardan yararlanması gereken yapay zekâ ajanları için araçları dikkate alan özyinelemeli ayrıştırma tekniği TaReD’i yayımladı. Yöntem, araçların yeteneklerine göre bir hiyerarşi oluşturuyor ve ajanın araçları yalnızca ihtiyaç duyduğunda keşfetmesini sağlıyor. Gerçek dünyadaki, uzun süreli görevlerle yapılan deneylerde TaReD, genel görev başarısını mevcut temel yöntemlere kıyasla 40 yüzde puanına kadar artırdı. Kod, herkesin deneyebilmesi için GitHub’da paylaşıldı.
Neden önemli
Yapay zekâ asistanı geliştirenler, tüm araç tanımlarını baştan yüklemeden karmaşık iş akışlarında daha güvenilir sonuçlar elde edebilir.
