Self-evolving retrieval lifts benchmark scores 25%

Agentes de IA que adaptam suas configurações de recuperação durante a execução demonstram um aumento de 25,7% no desempenho em benchmarks estabelecidos, desafiando a premissa de que as pilhas de recuperação devem ser estáticas. Este novo paradigma permite que um módulo de "diagnóstico" impulsionado por LLM reescreva sua estratégia de busca conforme novas consultas chegam, tratando todo o pipeline de acesso à memória como uma política mutável.