研究者发布ReScopeBench经验生命周期基准

研究者发布 ReScopeBench，一个覆盖 18 个交互式环境、评测智能体经验生命周期的基准，将经验分为结构性经验与规则经验两类，并用经验优先的任务构建方法引入静默环境变化。对 20 个模型的评估显示，保留的经验能提升任务表现，但智能体难以随环境变化更新经验；即使所需经验记录正确，任务也未必完成。研究者称选择性维护与有效使用是长生命周期智能体的互补挑战。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。