// Непрерывное обучение на основе опыта и навыков // Навыки становятся действительно полезными, когда вы правильно сочетаете их с MCP и CLI. Я обнаружил, что навыки могут значительно улучшить использование инструментов моими кодирующими агентами. Лучший способ их улучшить — регулярно документировать улучшения, паттерны и вещи, которых следует избегать. Навыки саморазвития пока не работают так хорошо (пока). Посмотрите эту связанную статью по теме: В ней представлено XSkill, двухпотоковая структура непрерывного обучения. Агенты извлекают два типа повторно используемых знаний из прошлых траекторий: опыт для выбора инструментов на уровне действий и навыки для планирования задач и рабочих процессов. Оба типа основаны на визуальных наблюдениях. Во время накопления агенты сравнивают успешные и неудачные реализации через кросс-реализацию, чтобы извлечь качественные знания. Во время вывода они извлекают и адаптируют соответствующий опыт и навыки к текущему визуальному контексту. Оцененные по пяти бенчмаркам с четырьмя базовыми моделями, XSkill последовательно превосходит базовые показатели. На Gemini-3-Flash средний уровень успеха увеличивается с 33,6% до 40,3%. Навыки снижают общие ошибки инструментов с 29,9% до 16,3%. Агенты, которые накапливают и повторно используют знания из своих собственных траекторий, со временем становятся лучше без обновления параметров. На этой неделе я уже видел две статьи с похожими идеями. Статья: Научитесь создавать эффективных AI-агентов в нашей академии: