بحث جديد من Databricks. الأمر يتعلق بتدريب وكلاء البحث المؤسسي عبر التعلم الواقعي. يقدم KARL نهج التعلم المعزز متعدد المهام حيث يتم تدريب الوكلاء عبر سلوكيات البحث المتنوعة، والبحث عن الكيانات المدفوعة بالقيود، وتركيب المستندات المتقاطعة، والاستدلال الجدولي. تعميم بشكل أفضل بكثير من تلك المحسنة لأي معيار معيار. يعتبر KARL مثاليا في باريتو من حيث التنازلات بين جودة التكلفة والجودة والتأخير مقارنة ب Claude 4.6 وGPT 5.2. مع حساب كاف في وقت الاختبار، يتفوق على أقوى النماذج المغلقة مع كونه أكثر كفاءة من حيث التكلفة. الورقة: تعلم كيفية بناء وكلاء ذكاء اصطناعي فعالين في أكاديميتنا: