Kontinuerlig læring fra erfaring og ferdigheter // Ferdigheter er så gode når du kombinerer dem riktig med MCP og CLI. Jeg har funnet ut at Skills kan forbedre verktøybruken til mine kodeagenter betydelig. Den beste måten å forbedre dem på er å jevnlig dokumentere forbedringer, mønstre og ting man bør unngå. Selvforbedrende ferdigheter fungerer ikke så bra (ennå). Sjekk ut denne relaterte artikkelen om emnet: Den introduserer XSkill, et dual-stream kontinuerlig læringsrammeverk. Agenter destillerer to typer gjenbrukbar kunnskap fra tidligere baner: erfaringer med valg av verktøy på handlingsnivå, og ferdigheter i oppgaveplanlegging og arbeidsflyt. Begge er forankret i visuelle observasjoner. Under akkumulering sammenligner agenter vellykkede og mislykkede utrullinger via kryssutrullingskritikk for å hente ut kunnskap av høy kvalitet. Under inferensen henter og tilpasser de relevante erfaringer og ferdigheter til den nåværende visuelle konteksten. Evaluert over fem benchmarks med fire ryggradsmodeller, overgår XSkill konsekvent baselinene. På Gemini-3-Flash hopper gjennomsnittlig suksessrate fra 33,6 % til 40,3 %. Ferdigheter reduserer totale verktøyfeil fra 29,9 % til 16,3 %. Agenter som samler og gjenbruker kunnskap fra sine egne baner blir bedre over tid uten parameteroppdateringer. Jeg har nå sett to artikler denne uken med lignende ideer. Artikkel: Lær å bygge effektive AI-agenter i vår akademi: