शोधकर्ताओं ने DisCo प्रस्तुत किया, एक कौशल-संचालित स्वचलित एजेंट जो कोड रिपॉजिटरी से विशेषज्ञता को निचोड़कर मशीन लर्निंग शोध में संचालनात्मक ज्ञान की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को दो पूरक रूपों के माध्यम से पुनः उपयोग योग्य, सत्यापित कौशल में संक्षिप्त करता है: सामान्य इकोसिस्टम का कार्य-अज्ञात निचोड़ और विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कार्य-उन्मुख उत्पादन।
- DisCo AREX-Skill लाइब्रेरी बनाता है, जिसमें 20 क्षेत्रों और 178 क्षमता परिवारों में संगठित 1,000 ML रिपॉजिटरी से निचोड़े गए 5,000 से अधिक सत्यापित कौशल शामिल हैं।
- जब इन कौशलों के साथ और GPT-5.5 बैकबोन का उपयोग करते हुए, एजेंट MLE-bench पर बिना कौशल वाले उसी एजेंट की तुलना में 134.3% स्कोर वृद्धि प्राप्त करता है।
- कौशल-संचालित एजेंट स्थिर शोध हार्नेस स्थितियों के तहत PaperBench पर 34.4%, FrontierCS पर 9.2%, और PassNet पर 14.0% प्रदर्शन में सुधार भी करता है।
ये परिणाम दर्शाते हैं कि निचोड़े गए संचालनात्मक संदर्द को जोड़ने से स्वचलित एजेंटों को प्रत्येक रन के दौरान उसे फिर से खोजने के बजाय डोमेन-विशिष्ट ज्ञान का पुनः उपयोग करने की अनुमति मिलती है।