ในปัจจุบันการออกแบบเอเจนท์ (Agent Design) มักใช้วิธีการปรับปรุงแบบวนซ้ำโดยเน้นไปที่ตัวเอเจนท์เป็นหลัก (Candidate-Centric) ซึ่งมีข้อเสียคือการระบุจุดที่ควรแก้ไขทำได้ยากและล่าช้า นักวิจัยจึงได้เสนอแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า ADIAS (Automated Design of Interactive Agentic Systems) ซึ่งเปลี่ยนมาใช้แนวทางที่เน้นปัญหาเป็นศูนย์กลาง (Issue-Centric)
เฟรมเวิร์ก ADIAS ทำงานโดยการเก็บสถานะของปัญหาที่เกิดขึ้นไว้อย่างต่อเนื่อง (Persistent Issue State) เพื่อใช้เป็นแนวทางในการเลือกเป้าหมายที่จะซ่อมแซมและทิศทางการแก้ไขในรอบถัดไป แทนที่จะต้องมาวิเคราะห์ประวัติใหม่ทั้งหมดทุกครั้ง จากผลการทดสอบกับเบนช์มาร์ก 5 รายการ พบว่า ADIAS ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลพื้นฐานเฉลี่ยถึง 25.2% และแสดงให้เห็นว่าการรักษาประวัติของปัญหาช่วยป้องกันความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นซ้ำได้เป็นอย่างดี
