别忘了你刚刚学到的内容：自主修复将客服人员的失误转化为持久的学习经验

arXiv：2610.31846v1 发布类型：新 摘要：智能体应当从自身错误中学习，从而使经验带来持续改进。然而，当今的智能体仅能暂时从错误中恢复：上下文中的反思很容易在不同会话间被遗忘，并且会与有限的上下文资源产生竞争；而全参数微调则成本高昂，还可能干扰现有能力。我们提出了一种名为“自我引导”的机制，使智能体能够从错误中学习，兼具临时性上下文重试与策略更新的优势。当智能体执行任务失败时，它会回顾自身的行动轨迹，从中提炼出经验教训，并立即将其压缩为一个轻量级的低秩适配器。通过冻结原始权重，自我引导机制有效避免了适配器训练对原有模型的过度覆盖……