ओपनजियुवेन, हुआवेई का ओपन एजेंट प्लेटफॉर्म, टीटीएसई (टू-ट्रैक सेल्फ-इवोल्यूशन) प्रस्तुत करता है - एक ऐसा फ्रेमवर्क जो एआई एजेंट को पिछले कार्यों के आधार पर सीखने की अनुमति देता है, प्राप्त ज्ञान को दो प्रकारों में वर्गीकृत करता है।
10 नवंबर के QbitAI के बयान के अनुसार, इस अवधारणा का वर्णन 21 सितंबर को arXiv पर जमा किए गए लेख में किया गया है, और अब इसे ओपनजियुवेन के ऑफिस एजेंट वर्कस्वार्म में एकीकृत किया गया है।
संज्ञानात्मक विज्ञान से ली गई मुख्य धारणा घोषणात्मक और प्रक्रियात्मक ज्ञान को अलग करने पर केंद्रित है। तथ्य (FACT) वातावरण की विशेषताओं को दर्ज करते हैं, जैसे फ़ाइल स्थान या डेटा प्रारूप, जबकि सुझाव (TIP) उन कार्यों को परिभाषित करते हैं जो दी गई स्थितियों में किए जाने चाहिए। कोई भी सामग्री जिसे सिस्टम वर्गीकृत नहीं कर सकता, उसे डिफ़ॉल्ट रूप से सुझावों में रखा जाता है, जिससे यह संभावना कम हो जाती है कि अप्रमाणित आदतें तथ्यों के रूप में स्वीकार की जाएंगी।
टीटीएसई तंत्र एक खाली नियम सेट से शुरू होता है। यह निष्पादन के निशान से प्रारंभिक नियम निकालने के लिए पहले बैच के कार्यों को निष्पादित करता है। बाद के चक्रों में, एजेंट पहले से स्थापित नियमों को लोड करता है, कार्यों को निष्पादित करता है, फिर त्रुटिपूर्ण नियमों की पहचान करता है, उन्हें रद्द करता है, सशर्त सुझावों में विलय करके विरोधाभासों को हल करता है, और नए नियम उत्पन्न करता है। ऑडिट ट्रेल सुनिश्चित करने के लिए रद्द किए गए नियमों को कारणों के साथ सहेजा जाता है।
परीक्षण परिणाम
टीम ने पांच बेंचमार्क पर परीक्षण किया, जिनमें से प्रत्येक को तीन बार निष्पादित किया गया था। ये परिणाम, जो ओपनजियुवेन के अपने लेख में प्रस्तुत किए गए और QbitAI को दिए गए थे, महत्वपूर्ण प्रगति प्रदर्शित करते हैं:
- ALFWorld: DeepSeek-V3.2 का उपयोग करते हुए 97.8% सफलता दर हासिल की गई, जो पिछले सर्वश्रेष्ठ विधि GraSP के 83.6% से अधिक है, जिससे 14.2 प्रतिशत अंकों की वृद्धि हुई। GLM-5 मॉडल के साथ, यह आंकड़ा 98.51% तक पहुंच गया।
- ScienceWorld: प्राकृतिक सफलता दर 53.08% से बढ़कर 73.46% हो गई।
- GDPevo: पूर्ण टू-ट्रैक विधि ने शून्य लॉन्च के लिए 0.0947 की तुलना में 0.2616 का परिणाम दिखाया और व्यक्तिगत रूप से दोनों ट्रैक से बेहतर प्रदर्शन किया।
- SOPBench: बायेसियन दृष्टिकोण पर आधारित कौशल प्रबंधन के संयोजन के साथ 94.58% सफलता दर हासिल की गई, जो बेसलाइन के लिए 79.15% और एक ट्रैक का उपयोग करने पर 91.59% की तुलना में है।
- PinchBench: 147 एंड-टू-एंड कार्यों के दौरान OpenClaw से जुड़ा होने पर, औसत स्कोर 0.7439 से बढ़कर 0.7822 हो गया।
कार्यालय वातावरण में दो डेमो में, एक्सेल में डेटा सफाई कार्य ने अनुभव लागू करने के बाद टूल कॉल की संख्या और निष्पादन समय को 57 कॉल और 6 मिनट 22 सेकंड से घटाकर 20 कॉल और 1 मिनट 48 सेकंड कर दिया। दस्तावेज़ और तालिका से संबंधित कार्य ने कॉल की संख्या को 27 से घटाकर 18 कर दिया। वर्कबडी ऑफिस बेंचमार्क पर, ओपनजियुवेन ने कार्यों के प्रदर्शन में 3.81% सुधार और आउटपुट टोकन के उपयोग में 30.09% की कमी की सूचना दी।
उपयोगकर्ता TTSE सेटिंग को सक्रिय करके वर्कस्वार्म 0.2.7 या बाद के संस्करण में इस सुविधा का परीक्षण कर सकते हैं। लेख में यह निर्दिष्ट नहीं किया गया है कि क्या TTSE को एक अलग लाइब्रेरी के रूप में जारी किया गया है।



