Исследователи Microsoft представили метод environment-probing curation, описанный в работе от 10 сентября 2026 года. Технология предполагает использование отдельного агента-куратора, который проверяет данные в реальной среде перед их сохранением в долгосрочной памяти основного ИИ-агента.
На бенчмарке CLBench показатель успешности выполнения задач вырос с 39% до 73%. Стоимость обработки одного вопроса снизилась с $3,38 до $1,68, а количество необходимых запросов сократилось с 8,8 до 4,7.
Методику протестировали на шести сценариях APEX. В пяти из них она показала более высокую эффективность по сравнению с традиционными системами. Тесты проводились на моделях Sonnet 4.6 и Opus 4.7 и не потребовали переобучения или изменения схемы работы агентов.
В качестве тестовой площадки исследователи использовали GitHub Copilot. Ранее в 2026 году компания представила бенчмарк STATE-Bench для оценки памяти агентов и архитектурный фреймворк Memora, продолжая работу над системами, имитирующими человеческую память.
