Ajan becerilerini keşfetmek ve geliştirmek için kendi kendini geliştiren bir çerçeve. Bugün gördüğüm çoğu ajan becerisi el işi ya da bir ajan tarafından kötü tasarlanmış. Beceri geliştirme için çok ajanlı sistemler umut verici görünüyor. Bu makale, özverli başarısızlık analiziyle ajan becerilerini otomatik olarak keşfeden ve geliştiren kendi kendini geliştiren EvoSkill çerçevesini tanıtmaktadır. EvoSkill uygulama hatalarını analiz eder, mevcut becerilere yeni beceriler veya düzenlemeler önerir ve bunları yapılandırılmış, yeniden kullanılabilir beceri klasörlerine dönüştürür. Üç işbirlikçi ajan tüm süreci yönlendiriyor. Görevleri çalıştıran bir Executor, başarısızlıkları teşhis eden bir Önerici ve somut yetenek klasörleri oluşturan bir Skill-Builder. Bir Pareto sınırı seçimi yönetir, yalnızca desteklenen doğrulama performansını iyileştiren becerileri koruyor ve temel modeli dondurur. OfficeQA üzerinden EvoSkill, Opus 4.5 ile Claude Code doğruluğunu %60,6'dan %67,9'a yükseltiyor. SealQA'da ise %12,1 kazanç sağlıyor. SealQA'da gelişen yetenekler, sıfır atışla BrowseComp'a aktarılır ve değişiklik olmadan isabetliliği %5,3 artırır. Bu araştırma alanını yakından takip etmeye devam edeceğim. Bence gerçekten önemli. Makale: Akademimizde etkili yapay zeka ajanları oluşturmayı öğrenin: