arXiv · cs.AI· Runxuan Liu, Jingqi Shi, Baoxin Wang, Honghong Zhao, Haoyuan Xu, Yueqing Sun, Jiafeng Liang, Tao He, Dayong Wu, Qi Gu, Shijin Wang, Ming Liu, Bing Qin·· 6 小时前
EvolvingBrain：用于开放世界多模态智能体自我进化的自适应技能系统
EvolvingBrain: An Adaptive Skill System for Multi-modal Agents Self-Evolution in Open Worlds
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作者：Runxuan Liu, Jingqi Shi, Baoxin Wang, Honghong Zhao, Haoyuan Xu, Yueqing Sun, Jiafeng Liang, Tao He, Dayong Wu, Qi Gu, Shijin Wang, Ming Liu, Bing Qin
研究任务与主要进展
EvolvingBrain提出一种面向开放世界多模态智能体自我进化的自适应技能系统，由分层技能自我进化和状态感知自适应执行两部分组成。该方法从模型轨迹中提取程序性模式与问题模式，形成包含Domain、Plan和Action/Trap Skills的分层技能架构，并用结构化抽象记忆指导技能融合。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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