WikiSkill：将智能体经验编译为持久知识，推动技能演进
WikiSkill 是一个让 AI 智能体技能与持久知识库共同演进的研究框架。它将原始执行经验、积累的知识和可执行技能分开，并持续把经验整合到一个维基中，为后续技能更新提供依据。研究人员表示，在多种模型和基准测试中，WikiSkill 的表现优于现有技能演进方法，也普遍优于不具备技能的基线系统。较大的模型通常能从演进后的技能中获得更多收益，而配备技能的小模型有时可以超过没有技能的大得多的模型。这些技能还能够在不同模型和模型系列之间迁移。消融实验表明，持续积累知识是该框架发挥作用的关键。
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