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यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट स्वचालित अनुसंधान प्रणालियों के लिए एक व्यापक शब्दावली प्रस्तुत करता है जो आठ प्रमुख आयामों में डिज़ाइन विकल्पों के विवरण को मानकीकृत करता है, जिससे स्पष्ट तुलना, परीक्षण योग्य संरचनात्मक निर्णय और जनरेटिव एवं इवैल्यूएटिव "टेस्ट" (रुचि/बोध) के बीच एक परिष्कृत अंतर संभव हो पाता है।
यह शोध पत्र ATWZ (एजेंट टीम वर्क ज़ोन) का प्रस्ताव करता है, जो क्लॉड कोड (Claude Code) के लिए एक फाइलसिस्टम-आधारित लेयर है जो एजेंटों को मानव कर्मचारियों के रूप में मानता है, जिससे उनके कार्यशील अवस्थाओं (working states), कौशलों और एजेंटों के बीच आपसी संचार को समर्पित फाइलों में सुरक्षित रखा जाता है, जिससे संपीड़न (compaction) के बाद स्टेट रिकवरी, निर्बाध टीम बहाली और प्रॉम्प्ट-लेखन ओवरहेड में कमी सक्षम होती है।
यह शोध पत्र TypoNet का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी प्रणाली है जो नेटवर्क आर्टिफैक्ट्स को औपचारिक रूप से सत्यापित प्रतीकात्मक मॉडलों में स्वचालित रूप से अनुवाद करने के लिए LLMs का लाभ उठाती है, और यह तर्क देता है कि AI को इस अनुवाद कार्य तक सीमित रखना और तर्क के लिए सॉल्वर पर निर्भर रहना, एंड-टू-एंड नेटवर्क प्रबंधन के लिए स्वायत्त AI एजेंटों को तैनात करने की तुलना में अधिक विश्वसनीय और लागत प्रभावी दृष्टिकोण है।
यह शोध पत्र Co-E को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तर प्रणाली है जो टेक्स्टुअल संदर्भ को रिलेशनल ग्राफ साक्ष्य के साथ गतिशील रूप से एकीकृत और सामंजस्य बिठाने के लिए सिंक्रोनाइज्ड बायडायरेक्शनल वर्किंग मेमोरी का उपयोग करती है, जिससे छह बेंचमार्क में बड़े या प्रशिक्षित मॉडलों के प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन को प्राप्त किया गया है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एआई कोडिंग असिस्टेंट डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित प्रमाणीकरण कोड उत्पन्न करने में विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि केवल सेल्फ-ऑडिटिंग लूप्स के साथ पुनरावृत्तिपूर्ण रिप्रॉम्प्टिंग ही NIST मानकों द्वारा आवश्यक व्यापक सुरक्षा वास्तुकला को प्राप्त कर सकती है—न कि सिंगल-शॉट प्रॉम्प्ट्स।
यह शोध पत्र इंटर-एजेंट समन्वय के लिए मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) और एजेंट2एजेंट (A2A) का एक अनुभवजन्य तुलना प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि MCP एक हल्का, कम-जटिलता वाला दृष्टिकोण प्रदान करता है जिसके लिए स्पष्ट एप्लिकेशन-लेयर स्टेट मैनेजमेंट की आवश्यकता होती है, जबकि A2A काफी उच्च कार्यान्वयन जटिलता की कीमत पर स्टेटफुल, मल्टी-टर्न इंटरैक्शन के लिए समृद्ध नेटिव सपोर्ट प्रदान करता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि शारीरिक बाधाओं (embodiment constraints) वाले पूर्णतः सारणीबद्ध बहु-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (fully tabular multi-agent reinforcement learning) में, पूर्णतः स्वतंत्र Q-लर्निंग (fully independent Q-learning), केंद्रीकृत दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करती है क्योंकि यह "टेम्पोरल सिंक्रोनाइज़ेशन लॉक" (temporal synchronization lock) से बचती है, जो एक समन्वय संबंधी विकृति (coordination pathology) है जहाँ साझा मूल्य फलन (shared value functions) सक्षम एजेंटों को सीमित भागीदारों के कारण उप-इष्टतम प्रतीक्षा (suboptimal waits) करने के लिए मजबूर करते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि नवीकरणीय ऊर्जा संसाधनों को साझा करने वाले एजेंटिक एलएलएम (LLM) समूह коллекटिव्स एक आत्म-विनाशकारी समन्वय विफलता प्रदर्शित करते हैं, जहाँ वे तात्कालिक निरंतरता को अधिकतम करने के लिए कमी के समय में सामान्य संसाधनों का अत्यधिक दोहन करते हैं, जिससे भंडार समाप्त हो जाता है और टिकाऊ रणनीतियों की उपस्थिति के बावजूद भविष्य की सेवा बाधित होती है।
TRACE-Router एक टास्क-लेवल रूटिंग फ्रेमवर्क है जो एडमिशन के समय एक सिंगल लार्ज लैंग्वेज मॉडल को एजेंटिक वर्कफ़्लो असाइन करता है और डिलेड टास्क-लेवल रिवार्ड्स के आधार पर पॉलिसियों को अपडेट करता है, जिससे यह कई बेंचमार्क में मौजूदा पर-कॉल रूटरों की तुलना में सटीकता-विलंबता (accuracy-latency) ट्रेड-ऑफ में बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक गतिशील बहु-स्तरीय संतुलन आकर्षण (डायनामिक मल्टी-लेयर इक्विलिब्रियम अट्रैक्टर) के माध्यम से बाधित शहरी गतिशीलता प्रणालियों के विश्लेषण के लिए एक औपचारिक ढांचा स्थापित करता है, जो उन स्थितियों और त्रुटि सीमाओं को व्युत्पन्न करता है जिनके अंतर्गत निम्न-आयामी संकेतक प्रक्षेपण (लोअर-डायमेंशनल इंडिकेटर प्रोजेक्शन) प्रणाली की संरचनात्मक स्थिरता, रिकवरी गतिकी और निर्णय लेने की शक्ति को निष्ठापूर्वक संरक्षित करते हैं ताकि अधिकारियों को आवश्यक निगरानी मेट्रिक्स चुनने में मार्गदर्शन किया जा सके।