13:10rohanpaul_ai@rohanpaul_ai精选AGENTCL 提出一个评估语言智能体持续学习能力的新基准，通过构建任务流来测试智能体是否真正从经验中学习。该基准对比了“组合式”任务流（后续任务可复用前序任务的代码函数、研究证据或工作流）与“朴素”任务流（任务同领域但无明确复用关系）。研究发现，当前记忆方法在任务连接明显时能复用过往经验，但在任务差异较大时仍难以避免混淆。AGENTCL 旨在解决现有基准中任务关系不清晰导致的评估偏差问题。论文AGENTCL智能体持续学习记忆基准推荐理由：看智能体记忆到底行不行原文
