SkillAdam：把 Adam 优化器思想搬进 Agent 技能文档自进化
dair_ai · x · 2026-09-11
dair-ai 介绍了一种让 Agent 技能自我进化的新方法 SkillAdam，并指出技能自进化循环常见的两种失败模式：
- 方向不稳定：有效的修正会被迭代的局部反馈覆盖，无法累积，导致循环不断撤销自己此前的修复。
- 固定更新幅度：无论近期案例层面的改进是一致还是噪声，每次修订的改动量都差不多。
SkillAdam 的解法是把 Adam 优化器的两个动量估计移植到离散、不可微的技能文档上：用「优化记忆」记录已发现的问题和以往解决方案的结果，作为一阶矩的功能类似物来稳定更新方向；用「波动驱动的编辑预算」追踪近期改进的历史加权波动，作为二阶矩类似物来调节更新幅度。
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