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0今天的这篇的主题是：From Memory to Skills: Evidence-Grounded Co-Evolution Governance for Long-Horizon LLM Agents
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Summary
用于长上下文 LLM Agent 的现有记忆系统通常将先前的轨迹作为被动上下文进行检索，而不是将其转化为可执行的能力。在本文中，我们提出了 MSCE，这是一个无需训练的“记忆-技能共进化”（Memory--Skill Co-Evolution）框架，它将 Agent 的经验组织为有据可查的步骤轨迹、可复用的程序性策略，以及宣告性的环境认知。MSCE 将具有估计正增益的、有证据支持的 L2 策略凝练为可调用的技能，这些技能保留了证据链接、适用性边界、决策指导、验证规则以及可靠性估计。此外，它还引入了基于反思权重的价值反向填补（reflection-weighted value backfilling），该机制通过密集的局部自我反思来传播稀疏的终端反馈，从而生成经过证据校准的轨迹价值，用于管理记忆与技能的进化。在 EvoAgentBench 和 LoCoMo 上的实验表明，MSCE 显著优于最先进的技能增强型和记忆驱动型 Agent 基线，展现出了强大的跨领域迁移能力和终身进化能力。
原文链接：arxiv.org
