Microsoft Research නව පර්යේෂණයක් හඳුන්වා දී තිබේ – SkillOpt. මෙය AI ඒජන්ට්ස් තමන්ගේ කුසලතා ගොනුව (skill document) වෙනස් කරමින්, මොඩලයේ බර (weights) කිසිවක් අතැති නොවී, ස්වයං-විකසනයක් කර ගත හැකි පද්ධතියක්.
සාමාන්යයෙන් AI ඒජන්ට්ස් වැඩිදියුණු කිරීමේදී මොඩලය fine‑tune කිරීම, prompt ඉදිරිපත් කිරීම, හෝ skill ගොනුව අතින් සංස්කරණය කිරීම යන ක්රම භාවිතා කරයි. ඒවාට ගාස්තු වැඩි, දත්ත ප්රමාණය අධික, හෝ කාලය බොහෝ යන අඩුපාඩු ඇත. SkillOpt මෙම ගැටළු අභිබවා, optimizer නමැති නව AI මොඩලයක් භාවිතා කරයි. එය ඒජන්ට්ස්ගේ ක්රියා‑ප්රතිඵල, ලැබුණු ලකුණු, සහ පූර්ව‑ප්රතිචාර (trajectory) විශ්ලේෂණය කර, skill ගොනුවට සීමිත සංස්කරණ (add, delete, edit) යෝජනා කරයි.
SkillOpt ක්රියාත්මක වන්නේ නිරන්තර loop එකක් තුළයි: (1) Rollout – වත්මන් skill ගොනුව සමඟ benchmark එකක ඒජන්ට්ස් පරීක්ෂා කරයි; (2) Reflect – optimizer ක්රියා‑ප්රතිඵල විශ්ලේෂණය කර, වැරදි හේතු හඳුනා ගනී; (3) Aggregate & Select – සීමිත edit budget එකක් යටතේ ගොනුවේ වෙනස්කම් යෝජනා කරයි; (4) Validate & Update – නව ගොනුව held‑out validation data මත පරීක්ෂා කර, ලකුණු වැඩි වූ විට පමණක් අනුමත කරයි. මෙයින් මොඩලයේ බර, වාස්තු විධානය, inference වියදම කිසිවක් නොවෙනස් වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
SkillOpt තාක්ෂණය ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයින්, අධ්යයනකාරයින්, සහ ව්යාපාරිකයින්ට විශාල අවස්ථා සපයයි. පළමු වශයෙන්, මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ට තම AI ඒජන්ට්ස් ඉක්මනින් පරීක්ෂා කර, skill ගොනුවේ දෝෂ හඳුනා ගෙන, අඩු වියදමින් වැඩි කාර්යක්ෂමතාවක් ලබාගත හැක. දෙවැනියට, විශ්වවිද්යාල ශිෂ්යයන්ට AI model fine‑tuning කිරීමේ පරිසරය අවශ්ය නොවී, පරිසර‑හිතකාමී පරිදි AI ක්රමලේඛන කුසලතා අධ්යයනයේ නව අත්දැකීමක් ලැබේ. තෙවැනියට, ව්යාපාරික සමාගම්ට AI‑driven automation ක්රියාත්මක කිරීමේ මුලික ගාස්තුව අඩු කර, මූලික සැලසුම් පරීක්ෂා කිරීමේ වේලාව කෙටි කර, වෙළෙඳපොළේ තරඟකාරීත්වය වැඩි කරයි.
ඉදිරි අධ්යයනවලදී SkillOpt එකම ගොනුව බොහෝ AI මොඩල සහ harness (direct chat, Codex CLI, Claude Code CLI) සමඟ භාවිතා කළ හැකි බව පෙන්වා දී ඇත. එමඟින් එක් වරක් සකස් කළ skill ගොනුව විවිධ පද්ධති අතර මාරු කර, ප්රතිඵල ගුණාත්මකව තබා ගත හැකිය. Microsoft නව පරීක්ෂණය AI ක්ෂේත්රයට නව මට්ටමක් එක් කරමින්, ලෝකය පුරා AI ඒජන්ට්ස් සංවර්ධනයේ ක්රියා‑පටිපාටිය වෙනස් කරයි.
