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"SkillRL: Agentes en evolución mediante aprendizaje por refuerzo recursivo aumentado por habilidades"
SkillRL convierte las desordenadas trayectorias de prueba y error de un agente LLM en una biblioteca de habilidades compacta y buscable que crece recursivamente durante la vida real
Esto permite que el agente aprenda estrategias reutilizables con el tiempo en lugar de simplemente repasar recuerdos en bruto, generando grandes ganancias (+15,3% sobre las líneas base sólidas) con muchos menos tokens.

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