تفكر في نظام ACE؟ يمكننا تحقيق ذلك برموز أقل

تقدم المدونة أداة ALTK-Evolve وتقارنها مع أداة ACE (هندسة السياق الوكيلية)، وكلاهما شكل من أشكال الذاكرة الوكيلية التي تحول المسارات السابقة للوكيل إلى دروس قابلة لإعادة الاستخدام، تُحقن في وقت الاستدلال دون تحديث الأوزان. يتفق النظامان على المبدأ الأساسي المتمثل في عدم ضغط الدروس: تستخدم ACE دليلاً شاملاً ومتطوراً مع عدادات مساعدة/ضارة لكل نقطة، بينما تقوم ALTK-Evolve بدمج الدروس المتشابهة في مجموعات وتحتفظ بعدد دعم لكل قاعدة إرشادية، دون تلخيص التخزين على الإطلاق. ويختلفان في كيفية بناء الذاكرة وتقديمها: تنمو ACE من خلال دليل واحد عبر حلقة مكونة من المولد والمراجع والمنسق مع تحديثات دلتا وإزالة الازدواجية القائمة على التضمين، بينما تقوم ALTK-Evolve بتجميع النسخ شبه المكررة، وتدعم الدمج مع الحفاظ على الدعم، وتستخرج قواعد إرشادية مصنفة (استراتيجية، واسترداد، وتحسين) مع توثيق المصدر على مستوى المهام الفرعية. الفرق الرئيسي هو في التقديم: تحقن ACE الدليل الكامل في كل خطوة، بينما ترسل ALTK-Evolve نواة ثابتة صغيرة من القواعد الإرشادية عالية الدعم بالإضافة إلى اختيار خاص بكل مهمة، أو المجموعة الكاملة إذا كان النموذج قادراً على التعامل معها. على معيار AppWorld مع نفس وكيل ReAct، تحقق ALTK-Evolve درجات أعلى أو مماثلة في TGC وSGC مع عدد رموز أقل بكثير: بالنسبة لـ DeepSeek-V3.2، تبلغ TGC 89.3 مقابل 80.4 و263 ألف مقابل 634 ألف رمز لكل مهمة؛ بالنسبة لـ gpt-oss-120b، تبلغ TGC 56.0 مقابل 54.8 و116 ألف مقابل 777 ألف رمز. تأتي مكاسب الدقة من استرجاع عدد قليل من القواعد الإرشادية لكل مهمة بدلاً من حقن الدليل الكامل، ويظهر التحليل حسب الصعوبة أنه في المهام الصعبة، يتفوق الاسترجاع المنسق على الدليل الكامل، بينما في المهام الأسهل، قد يساعد الدليل الكامل أكثر لكن الفرق صغير. تشير المدونة إلى أن كفاءة ACE نفسها تكمن في بناء السياق بتكلفة منخفضة، بينما تكمن كفاءة ALTK-Evolve في تقديمه، وأن معايرة التقديم هي ما يقود توفير الرموز. مكتبة ALTK-Evolve، بما في ذلك خط أنابيب الاستخراج والدمج والاسترجاع، متاحة، بالإضافة إلى تقرير فني كامل.