论文提出CDSE：将智能体技能分化为四类组件演化

Yewei Zhao 等在 arXiv 发布论文《From Trajectories to Differentiated Skills: Cognitive Differentiation for Self-Improving Agents》，提出 CDSE 方法：把自我改进智能体的统一技能分为 Meta、Experience、Tool 和 Script 四个功能组件，从成功与失败轨迹中提取语义梯度，再分角色更新、验证并协同调用。 据论文摘要，在 6 个基准、3 个智能体模型和 2 种执行框架共 36 个设置中，CDSE 均取得最高分，相对 Base 智能体平均提升 7.6 个百分点，相对各设置中最强竞争方法平均提升 2.6 个百分点；对 500 个高分技能包的分析显示 96.8% 包含至少两种功能角色的知识，消融实验支持功能分化和自适应调用的作用。以上为作者声称的结果，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。