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最近のLLMエージェントは、一つひとつのタスクを器用にこなせるようになってきています。ただし、多くの場合、タスクが終わるとそこで得た経験は残りません。次に似たタスクが来ても、また一から考え直す必要があります。
このままだと、どれだけタスクをこなしても、エージェントはいつまでも初心者のような状態にとどまってしまいます。本論文の問題意識は、まさにそこにあります。
そこで注目されているのが、経験を通じて少しずつ成長していく「自己進化型エージェント」です。過去のタスクから再利用できるノウハウを蓄積し、それを次のタスクに活かすことで、使えば使うほど賢くなるエージェントの実現が目指されています。
本記事が扱うのは、そのノウハウを「スキル」で保存する方法です。
