Badacze opracowali nową metodę, w której agentyczne systemy AI automatycznie projektują własne przepływy pracy do wykrywania anomalii w danych grafowych na podstawie zaledwie kilku przykładów. Podejście to eliminuje potrzebę ręcznego projektowania algorytmów i pozwala modelom adaptować się do różnych typów anomalii. Innowacja jest ważna dla praktycznych zastosowań takich jak wykrywanie oszustw, anomalii sieciowych czy problemów w systemach, gdzie dostępnych jest mało danych treningowych.