Ця стаття представляє JAF: Ліс агентів-суддів, нову структуру, розроблену для покращення процесів самовдосконалення та оцінки агентних систем ШІ. Замість оцінки відповідей ізольовано, агент-суддя виконує спільний висновок для множини пар запит-відповідь, згенерованих основним агентом. Цей підхід дозволяє судді стати цілісним учнем, виявляючи закономірності та невідповідності між випадками та надаючи сукупний зворотний зв'язок, який значно покращує результати основного агента. JAF інтегрує принципи поширення довіри та ансамблевого навчання для створення надійної системи контекстно-чутливих суджень, з потенціалом для реального застосування у розробці більш надійних та ефективних агентів ШІ.