Meta 发布 Self-Direction：智能体从错误中持久学习
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Meta 发布 Self-Direction：智能体从错误中持久学习
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AI 综述
Meta 研究者在 arXiv 提交论文（arXiv:2610.31846），提出 Self-Direction 机制：智能体失败后反思执行轨迹，把教训蒸馏为约占基础模型参数量 0.02% 的低秩 adapter，存入持久库并自动路由到相关任务，从而减少重复犯错。 论文称，基于 Qwen 系列开源模型，在 GAIA（开放式研究）、Claw-Eval（工具使用流程）和 Terminal-Bench 2.1（终端任务）三个基准上，整体成功率提升 8.9 至 17.0 个百分点；少量 adapter 还能泛化到数十个新任务。
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最新进展10月26日 12:00
Self-Direction 让智能体从错误中持久学习，成功率提升 8.9 至 17.0 个百分点报道时间线
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10月26日
- arXiv cs.AISelf-Direction 让智能体从错误中持久学习，成功率提升 8.9 至 17.0 个百分点
研究者提出 Self-Direction 机制，智能体失败后反思轨迹并将教训蒸馏为约占基础模型参数量 0.02% 的低秩 adapter，存入持久库并自动路由到相关任务。基于 Qwen 系列开源模型，在 GAIA、Claw-Eval 和 Terminal-Bench 2.1 上整体成功率提升 8.9 至 17.0 个百分点，减少重复犯错，少量 adapter 还能泛化到数十个新任务。
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