В этой статье представлено Межгрупповое накопление преимуществ (MAA), архитектуру постобработки, которая решает проблему несогласованности между группами в самоэволюции агентов, основанных на памяти. MAA формализует сопоставимость и согласованность как структурные условия, использует дифференциальные сигналы и экспоненциальное скользящее среднее для накопления знаковых доказательств на операции, и обеспечивает отслеживаемость за счёт слияния семантических идентификаторов. В 14 из 16 случаев MAA превосходит базовые решения на уровне групп и снижает потребление токенов на 75%.