Nepřetržité učení ze zkušeností a dovedností // Dovednosti jsou skvělé, když je správně kombinujete s MCP a CLI. Zjistil jsem, že dovednosti mohou výrazně zlepšit využití nástrojů mými programátory. Nejlepší způsob, jak je zlepšit, je pravidelně dokumentovat zlepšení, vzorce a věci, kterým se vyhnout. Dovednosti seberozvoje zatím moc nefungují. Podívejte se na tento související článek na toto téma: Představuje XSkill, dvouproudový rámec pro kontinuální učení. Agenti destilují dva typy znovupoužitelných znalostí z minulých trajektorií: zkušenosti s výběrem nástrojů na úrovni akce a dovednosti pro plánování a pracovní postupy na úrovni úkolů. Obě jsou založeny na vizuálních pozorováních. Během akumulace agenti porovnávají úspěšné a neúspěšné zavádění prostřednictvím křížové kritiky, aby získali kvalitní znalosti. Při odvozování si vybavují a přizpůsobují relevantní zkušenosti a dovednosti aktuálnímu vizuálnímu kontextu. Hodnocený v pěti benchmarkech se čtyřmi páteřními modely XSkill konzistentně překonává základní hodnoty. U Gemini-3-Flash průměrná úspěšnost stoupá z 33,6 % na 40,3 %. Dovednosti snižují celkové chyby nástrojů z 29,9 % na 16,3 %. Agenti, kteří shromažďují a znovu využívají znalosti ze svých vlastních trajektorií, se časem zlepšují bez aktualizací parametrů. Tento týden jsem nyní viděl dva články s podobnými myšlenkami. Článek: Naučte se vytvářet efektivní AI agenty v naší akademii: