Skill Learning

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RESEARCHarXiv CS.AI·9/5/2026

From History to State: Constant-Context Skill Learning for LLM Agents

Este artículo propone el aprendizaje de habilidades de contexto constante, un marco novedoso para que los agentes de LLM gestionen flujos de trabajo recurrentes de manera más eficiente. Aborda los desafíos de privacidad, costo y capacidad al aprender procedimientos reutilizables en módulos de familia de tareas y condicionar la inferencia en un bloque de estado compacto. Su eficacia se demuestra en puntos de referencia como ALFWorld, WebShop y SciWorld.

LLM Agents reinforcement learning Skill Learning AI Research

RESEARCHarXiv CS.AI·hace 28d

CoCoDA: Co-evolving Compositional DAG for Tool-Augmented Agents

CoCoDA propone un marco para modelos de lenguaje aumentados con herramientas, utilizando un DAG de código composicional coevolutivo para gestionar y recuperar herramientas de manera eficiente. Este enfoque aborda los desafíos de escalar bibliotecas de herramientas codificando estructuras tipadas y podando candidatos mediante la unificación de firmas simbólicas.

language models Tool-Augmented Agents Compositional AI AI

RESEARCHarXiv CS.AI·16/4/2026

WebXSkill: Skill Learning for Autonomous Web Agents

Este contenido presenta WebXSkill, un sistema enfocado en el aprendizaje de habilidades para agentes web autónomos. Su objetivo es permitir que los agentes de IA realicen tareas complejas en la web de forma independiente.

machine learning autonomous agents AI Skill Learning