Соңғы жылдары үлкен тіл модельдерінің (ҮТМ) дамуымен күрделі тапсырмаларды орындау үшін әртүрлі құралдарды пайдалана алатын жасанды интеллект агенттері құрыла бастады. Бұл технологиялық жетістіктерге қарамастан, мұндай жасанды интеллект агенттерінің нақты әлемдегі сенімділігі мен тиімділігі туралы зерттеулер әлі де шектеулі күйде қала береді. Осы мәселені шешу мақсатында зерттеушілер «аудиторияны іріктеу» деп аталатын маркетингтік шақыруға арналған жаңа көп агенттілік негізіндегі жүйе жасаған. RAMP деп аталатын бұл жүйе стратегияларды қайталама жоспарлап, қажетті құралдарды шақырып, нәтижелерді тексеріп, іріктелген аудиториялардың сапасын жақсарту үшін өңделген ұсыныстарды құрастыру үшін әзірленген. Оның негізгі жаңалығы – ұзақ мерзімді жады қоры, ол клиентке арналған ақпараттар мен бұрынғы сұраулардың жазбалары бар білім базасы ретінде қызмет етеді. Бұл жад компоненті жеке тапсырмаларға арналған дәл және контекстік түсінуді қамтамасыз етеді. Бағалау кезінде RAMP жүйесі айтарлықтай өнімділік артықшылықтарын көрсетті. Әсіресе, ҮТМ негізіндегі жоспарлауды жад пайдалануымен біріктіру нәтижесінде 88 түрлі бағалау сұраулары бойынша дәлдік 28 пайыздық ұпайға артты. Дәлдіктің жоғарылауынан басқа, жүйенің қайталама тексеру және ой жүгірту процестері белгісіз сұрауларда әр цикл сайын қайтарымдылықты шамамен 20 пайыздық ұпайға арттырды.

Бұл қайталама жетілдіру тек жауапкершілікті арттырып қана қоймай, пайдаланушы қанағаттанушылығын да көтерді. RAMP жүйесінің аудиторияны іріктеуде көрсеткен табысы ҮТМ жоспарын тұрақты жадпен үйлестірудің практикалық маңыздылығын айқындайды. Тексеру және ой жүгірту механизмдерін енгізу арқылы, бұл жүйе күрделі тапсырмалардағы белгісіздік пен алшақтықтарды азайтып, сенімділік пен тұрақтылықты арттырады. Бұл нәтижелер динамикалық, нақты әлемдік өндірістік ортада ҮТМ негізіндегі жасанды интеллект шешімдерін қолдануда маңызды рөл атқарады, өйткені мұнда деректердің үздіксіз өзгеруі мен клиентке арналған ерекше жағдайлар негізгі қиындықтар болып табылады. Сонымен қатар, қайталама нәтижелерді бағалау адам қабылдау процесіне ұқсас екендігімен қызықтырады, бұл жасанды интеллект жүйелерінің рефлексиялық әдістемелерді имитациялауға арналған перспективалық жол екенін көрсетеді. Үздіксіз тексеру мен жетілдіру арқылы, жасанды интеллект агенттері маркетингтен басқа да қырлар— клиентке қызмет көрсету, мазмұн жасау, стратегиялық жоспарлау сияқты салаларда сенімділік пен тұрақтылықты арттыра алады. Қорыта келгенде, бұл зерттеу күрделі кәсіби тапсырмаларды орындауға бейімделген сенімді, контекстке сезімтал жасанды интеллект агенттерін құруға үлкен үлес қосады. Ұзақ мерзімді жад пен қайталама тексеруді қамтитын RAMP көп агенттілік жүйесі дәлдік пен қайтарымдылықты жоғарылатып қана қоймай, жалпы пайдаланушы тәжірибесін де жақсартуға мүмкіндік береді. Жасанды интеллект дамыған сайын, осы негіздерге сүйенетін жүйелер эксперименттік мүмкіндіктер мен нақты өндірістік шешімдер арасындағы алшақтықты жоюда маңызды рөл атқарады.