论文提出了一种名为 Memento-Skills 的系统，它的核心目标是让一个通用的AI代理能够自主地为新任务设计、适应和改进专用的代理。这就像教会一个学生如何为自己制作学习笔记和解题工具包，并且随着经验积累，不断优化这个工具包。

图展示了系统在两个基准测试（GAIA和HLE）上的自我进化过程。随着迭代轮次增加，性能持续提升，同时技能库规模也显著增长（从41个技能扩展到235个技能）。

技能即记忆

1. 核心思想：技能作为外部记忆

传统LLM代理在部署后参数固定，无法从交互中学习。Memento-Skills将可执行的技能（包含代码、提示和说明的Markdown文件）作为外部记忆单元。这使得代理能够通过积累和优化技能来持续进化，而无需重新训练模型。

2. 读写反思学习循环

系统的工作流程是一个闭环，分为五步：

1. 观察：接收用户任务。
2. 读（技能选择）：通过技能路由器检索最相关的技能。如果技能库中没有合适技能，则创建新技能。
3. 执行：LLM基于检索到的技能执行多步工作流。
4. 反馈：通过“法官”模块评估执行结果（正确/错误）。
5. 写（反思更新）：

• 更新技能的效用分数（基于成功率）。
• 如果失败，进行失败归因，定位问题技能。
• 优化或发现新技能，并通过单元测试门确保更新安全。

这个循环让技能库不断扩展和优化，实现持续学习。

3. 技能路由器：行为对齐的检索

传统的语义检索（如BM25或嵌入模型）可能无法找到行为上最相关的技能。Memento-Skills训练了一个行为对齐的路由器：

• 使用对比学习（InfoNCE损失）训练嵌入模型，优化目标是“执行成功”而非语义相似。
• 将路由视为单步离线强化学习问题，学习一个软Q函数，指导技能选择。
• 结果显示，该路由器在召回率和端到端成功率上均优于基线方法。

4. 持续学习的理论保证

论文引用了Memento 2的理论，证明系统在满足一定条件下会收敛。性能差距取决于三个独立因素：

• LLM质量：LLM在小邻域内的泛化能力。
• 技能库覆盖：技能库越密集，检索误差越小。
• 嵌入质量：更好的嵌入模型减少检索错误。

这意味着可以通过升级LLM、增加技能库规模或改进嵌入模型来独立提升性能。

实验结果与对比

基准测试表现

基准测试	Memento-Skills 准确率	基线（仅读写）准确率	提升幅度
GAIA	66.0%	52.3%	+13.7%
HLE	38.7%	17.9%	+20.8%

• GAIA（通用AI助手基准）：问题多样，技能转移有限，但系统仍通过自我优化显著提升性能。
• HLE（人类最后的考试）：结构化领域（如生物、化学）技能转移更强，系统表现提升更明显。

技能库演化

• 从5个原子技能开始，经过GAIA学习后技能库扩展到41个，经过HLE学习后达到235个。
• 技能形成语义集群（如搜索/网络、量子/物理），表明系统能针对不同领域自主发展专用能力。

Memento-Skills展示了无需参数更新的持续学习是可行的。通过将技能作为外部记忆，AI代理可以像人类一样，通过经验积累和反思来改进自己的工具包。

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