ALTK-Evolve od IBM poprawia agentów obsługi klienta dzięki wyuczonym wskazówkom w promptach, bez douczania modelu
ALTK-Evolve od IBM Research wydobywa krótkie reguły zachowania z wcześniejszych prób agenta na zadaniach treningowych i dołącza je do system promptu podstawowego agenta ReAct działającego na GPT-4.1. W benchmarku obsługi klienta τ²-bench (domeny retail i airline) to podejście oparte na uczonej pamięci podniosło dokładność i niezawodność bez aktualizacji wag modelu i bez ludzkiej anotacji. Pełny zestaw wskazówek „lossless” podniósł wynik agenta GPT-4.1 do Pass^4 = 67,5% w retail — najwyższy wynik w migawce rankingu z 12 października 2026, przewyższając nawet model douczony specjalnie na syntetycznych danych retail. Technika poprawiła też agenta opartego na zaawansowanym GPT-5.5 w zadaniach airline, wynosząc go na szczyt tego rankingu.