Skill Learning

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RESEARCHarXiv CS.AI·09/05/2026

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

Este artigo propõe a aprendizagem de habilidades em contexto constante, uma nova estrutura para agentes de LLM para gerenciar fluxos de trabalho recorrentes de forma mais eficiente. Ele aborda desafios de privacidade, custo e capacidade ao aprender procedimentos reutilizáveis em módulos e condicionar a inferência em um bloco de estado compacto. A eficácia é demonstrada em benchmarks como ALFWorld, WebShop e SciWorld.

LLM Agents reinforcement learning Skill Learning AI Research

RESEARCHarXiv CS.AI·28d atrás

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

CoCoDA propõe uma estrutura para modelos de linguagem aumentados por ferramentas, usando um DAG de código composicional coevolutivo para gerenciar e recuperar ferramentas de forma eficiente. Esta abordagem supera desafios de escalonamento de bibliotecas de ferramentas, codificando estruturas tipadas e compondo a poda de candidatos via unificação de assinatura simbólica.

language models Tool-Augmented Agents Compositional AI AI

RESEARCHarXiv CS.AI·16/04/2026

WebXSkill: Skill Learning for Autonomous Web Agents

Este conteúdo apresenta o WebXSkill, um sistema focado na aprendizagem de habilidades para agentes web autônomos. Ele visa permitir que agentes de IA executem tarefas complexas na web de forma independente.

machine learning autonomous agents AI Skill Learning