लेखकों ने Incognita पेश किया, जो Concordia पर आधारित एक फ्रेमवर्क है जो सामाजिक इंटरैक्शन को ग्राउंडेड एक्जीक्यूशन से अलग करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि जनरेटिव एजेंट्स भूमिका-अलगाव वाले प्रतिभागियों के बीच विभाजित ज्ञान का प्रबंधन कैसे करते हैं। सिस्टम संदेशों को विशेषज्ञ इकाइयों को रूट करता है जो एक निर्धारक उप-वातावरण में संचालनों को मध्यस्थ करते हैं, जिससे संचार को अन्वेषण के रूप में और क्रिया को शोषण के रूप में मूल्यांकन करने की अनुमति मिलती है।
- Incognita-Retail tau-bench retail को एक बहु-इकाई वातावरण में बदल देता है जबकि अंतिम-अवस्था पुरस्कार अर्थशास्त्र को बनाए रखता है।
- सामाजिक चौड़ाई के आधार पर विभाजित 18 कार्यों पर 540 प्रयोगों में तीन जनरेटिव एजेंट मॉडल का मूल्यांकन किया गया।
- सफलता दरें 0% से बढ़कर 8.9% और 17.2% हो गईं, जबकि समय से पहले समाप्ति 100% से घटकर 87% और 58% हो गई।
- मजबूत मॉडल अधिक छिपे हुए ज्ञान को उत्पन्न करते हैं, अधिक इकाइयों से संपर्क करते हैं, और अधिक ग्राउंडेड लिखने का प्रयास करते हैं, हालांकि विश्वसनीयता कम बनी रहती है।
ये निष्कर्ष दिखाते हैं कि सामाजिक रूप से वितरित कार्य वातावरण विश्वसनीय सफलता प्राप्त होने से पहले ज्ञान उत्पन्न करना, स्रोत चयन और समय से पहले समाप्ति के विश्वास जैसे महत्वपूर्ण एजेंट व्यवहारों को उजागर करते हैं।