Memento-Skills：让代理自主设计代理的自进化框架
Memento-Skills 提出了一种自我改进的代理系统，能够通过经验自主构建、适应和改进任务特定的代理。论文在 HuggingFace 每日论文榜上获得 23 票支持，在两个评估基准上分别实现了 26.2% 和 116.2% 的整体准确率相对提升。
核心创新在于「读取-执行-反思-写入」循环，代理通过进化存储为 Markdown 文件的外部技能来学习，而非更新底层语言模型。当任务失败时，系统识别出问题技能并重写——本质上是让代理通过经验自我重新设计。
框架内置九种技能（文件系统操作、网页搜索、图像分析、文档处理），支持 CLI、桌面 GUI 和飞书消息桥等多种部署接口。特别针对中文 LLM 生态进行了优化，支持 Kimi、MiniMax 和 GLM 等模型。
Memento-Skills 的独特之处在于，它将代理能力视为可进化的程序单元，通过基于记忆的强化学习不断改进——而非简单地用不同方式提示 LLM。技能会随使用而优化。
项目由周慧驰、王骏等 17 位研究者共同开发，代码以 MIT 许可证开源。
GitHub：https://github.com/Memento-Teams/Memento-Skills
论文：https://arxiv.org/abs/2603.18743
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核心创新在于「读取-执行-反思-写入」循环，代理通过进化存储为 Markdown 文件的外部技能来学习，而非更新底层语言模型。当任务失败时，系统识别出问题技能并重写——本质上是让代理通过经验自我重新设计。
框架内置九种技能（文件系统操作、网页搜索、图像分析、文档处理），支持 CLI、桌面 GUI 和飞书消息桥等多种部署接口。特别针对中文 LLM 生态进行了优化，支持 Kimi、MiniMax 和 GLM 等模型。
Memento-Skills 的独特之处在于，它将代理能力视为可进化的程序单元，通过基于记忆的强化学习不断改进——而非简单地用不同方式提示 LLM。技能会随使用而优化。
项目由周慧驰、王骏等 17 位研究者共同开发，代码以 MIT 许可证开源。
GitHub：https://github.com/Memento-Teams/Memento-Skills
论文：https://arxiv.org/abs/2603.18743