शोधकर्ताओं ने Alita का परिचय दिया, जो एक सामान्यीकृत एजेंट है जो न्यूनतम पूर्व-परिभाषा और अधिकतम स्व-विकास के माध्यम से जटिल कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, कई मौजूदा फ्रेमवर्कों में पाए जाने वाले मैन्युअल रूप से पूर्व-परिभाषित उपकरणों पर भारी निर्भरता से बचता है।
- अनुकूलनशीलता और डोमेन भर में सामान्यीकरण को बढ़ावा देने के लिए Alita सीधे समस्या समाधान के लिए केवल एक घटक का उपयोग करता है।
- यह प्रणाली खुले स्रोत से कार्य-संबंधित मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCPs) उत्पन्न करके बाहरी क्षमताओं को स्वचालित रूप से निर्मित, परिष्कृत और पुन: उपयोग करता है।
- GAIA बेंचमार्क वैलिडेशन डेटासेट पर, Alita 75.15% pass@1 और 87.27% pass@3 सटीकता प्राप्त करता है।
- यह Mathvista पर 74.00% pass@1 और PathVQA पर 52.00% pass@1 स्कोर करता है, जो अधिक जटिल एजेंट प्रणालियों से बेहतर है।
यह दृष्टिकोण Alita को पिछले विस्तृत उपकरण-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में सरल आर्किटेक्चर बनाए रखते हुए एजेंटिक तर्क को प्रभावी ढंग से स्केल करने की अनुमति देता है।