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本文指出，在LLM智能体中简单积累技能可能导致性能倒退，因为对某些任务有益的技能反而会损害其他任务。作者提出Assay框架，该框架衡量每个技能的因果贡献，并对每个任务进行掩码处理，在不更新权重的情况下，在AppWorld和τ-bench上取得了最先进的结果。
Google Cloud AI Research 推出 SkillOS，这是一种强化学习框架，使基于 LLM 的智能体能够通过从过往经验中提炼可复用技能来实现自我进化。
本文介绍了 SkillOS，这是一种强化学习框架，使大型语言模型智能体能够学习用于自进化的长期技能策展策略，从而提升任务性能与泛化能力。