arXiv cs.AI·60 天前★ 3
MASkills：多智能体LLM系统的持续技能优化
原文标题：MASkills: Continual Skills Optimization for Multi-Agent LLM Systems
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
MASkills是一个持续学习框架，通过技能条件信用分配和分层聚合优化多智能体系统。实验在多个基准上验证了其有效性，并开源了代码。
- 问题
- 多智能体 LLM 系统难以从交互经验中持续改进。
- 方法
- 以结构化智能体技能为单元，结合技能条件信用分配、分层信用聚合与动量平滑优化，让技能库演化。
- 结果
- 在 HotpotQA、LoCoMo、GAIA 上验证有效。
- 影响
- 把难以调用的经验记忆换成可复用技能库，为多智能体系统提供持续学习路径。
所属主题多智能体4
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原始标题：MASkills: Continual Skills Optimization for Multi-Agent LLM Systems
AI 中文标题：MASkills：多智能体LLM系统的持续技能优化
来源：arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：多智能体 / 持续学习 / 技能优化 / 大模型
关键词：MASkills / continual learning / multi-agent
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