北大提出 ContinualSkillBench：评估智能体持续进化能力
PekingUniversity · hf · 2026-08-05
北京大学推出了全新的动态评估框架 ContinualSkillBench，旨在测试 LLM 智能体能否真正通过外部技能库实现能力的持续进化。
该基准涵盖 5 个代表性领域，每个领域包含 100 个按难度递增且支持跨任务技能复用的子任务。实验揭示了以下几点核心发现：
- 上下文学习效果显著：按顺序执行任务通常能提升表现，且单纯的上下文学习（In-context learning）效果与显式技能维护平均相当。这意味着很多提升其实源于模型对历史上下文和反馈的适应，而非真正提取了可复用的技能。
- 显式技能的特定优势：对于需要精确输出或可复用流程的任务，显式技能依然具备不可替代的作用。
- 弱模型的技能碎片化：能力较弱的模型往往倾向于积累大量零散且特定于单一任务的技能，难以将其整合为稳健、可迁移的通用技能。
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