وكيل KB: الاستفادة من الخبرات عبر المجالات لحل المشكلات الوكالة

مع مواجهة الوكلاء اللغويين مهامًا معقدة بشكل متزايد، يجدون صعوبة في تصحيح الأخطاء بفعالية وإعادة استخدام الخبرات عبر المجالات المختلفة. نقدم هنا وكيل المعرفة (Agent KB)، وهو إطار تجربة هرمي يمكّن من حل المشكلات المعقدة بواسطة خط أنابيب جديد يُسمى "الاستدلال-الاسترجاع-التكرار" (Reason-Retrieve-Refine). يعالج وكيل المعرفة (Agent KB) قيدًا أساسيًا يتمثل في عدم قدرة الوكلاء التقليديين على التعلم من تجارب بعضهم البعض. من خلال تسجيل الاستراتيجيات العامة والسجلات التفصيلية للتنفيذ، يخلق وكيل المعرفة (Agent KB) قاعدة معرفية مشتركة تمكن من نقل المعرفة بين الوكلاء. تم تقييم وكيل المعرفة (Agent KB) باستخدام مقاييس الـ GAIA، حيث أظهر تحسينًا في معدلات النجاح بنسبة تصل إلى 16.28 نقطة مئوية. بالنسبة للمهام الأكثر تحديًا، ارتفعت نسبة نجاح Claude-3 من 38.46% إلى 57.69%，بينما ارتفعت نسبة نجاح GPT-4 في المهام المتوسطة الصعوبة من 53.49% إلى 73.26%. وفي ما يتعلق بإصلاح الأكواد في مقاييس SWE-bench، ساهم وكيل المعرفة (Agent KB) في رفع نسبة نجاح Claude-3 من 41.33% إلى 53.33%. تقترح نتائجنا أن وكيل المعرفة (Agent KB) يقدم بنية تحتية مرنة ومستقلة عن الإطار لتمكين الوكلاء من التعلم من التجارب السابقة وتعميم الاستراتيجيات الناجحة على المهام الجديدة.请注意，上文中的百分比数字已根据阿拉伯语的习惯进行了调整，但为了保持与原文的一致性，建议使用阿拉伯数字表示。因此，以下是进一步优化后的版本：مع مواجهة الوكلاء اللغويين مهامًا معقدة بشكل متزايد، يجدون صعوبة في تصحيح الأخطاء بفعالية وإعادة استخدام الخبرات عبر المجالات المختلفة. نقدم هنا وكيل المعرفة (Agent KB)، وهو إطار تجربة هرمي يمكّن من حل المشكلات المعقدة بواسطة خط أنابيب جديد يُسمى "الاستدلال-الاسترجاع-التكرار" (Reason-Retrieve-Refine). يعالج وكيل المعرفة (Agent KB) قيدًا أساسيًا يتمثل في عدم قدرة الوكلاء التقليديين على التعلم من تجارب بعضهم البعض. من خلال تسجيل الاستراتيجيات العامة والسجلات التفصيلية للتنفيذ، يخلق وكيل المعرفة (Agent KB) قاعدة معرفية مشتركة تمكن من نقل المعرفة بين الوكلاء. تم تقييم وكيل المعرفة (Agent KB) باستخدام مقاييس الـ GAIA، حيث أظهر تحسينًا في معدلات النجاح بنسبة تصل إلى 16.28 نقطة مئوية. بالنسبة للمهام الأكثر تحديًا، ارتفعت نسبة نجاح Claude-3 من 38.46٪ إلى 57.69٪، بينما ارتفعت نسبة نجاح GPT-4 في المهام المتوسطة الصعوبة من 53.49٪ إلى 73.26٪. وفي ما يتعلق بإصلاح الأكواد في مقاييس SWE-bench، ساهم وكيل المعرفة (Agent KB) في رفع نسبة نجاح Claude-3 من 41.33٪ إلى 53.33٪. تقترح نتائجنا أن وكيل المعرفة (Agent KB) يقدم بنية تحتية مرنة ومستقلة عن الإطار لتمكين الوكلاء من التعلم من التجارب السابقة وتعميم الاستراتيجيات الناجحة على المهام الجديدة.希望这能符合您的要求。