From Trajectories to Differentiated Skills: Cognitive Differentiation for Self-Improving Agents
轨迹到差异化技能：自我改进 Agent 的认知分化
🧭 Agent 技能自进化 · 功能分化 ★ 深度解读
University of Science and Technology of China · Meituan · City University of Hong Kong
提出 CDSE 将轨迹提炼为 Meta/Experience/Tool/Script 四类功能分化组件，统一维护与自适应调用，在 36 个评测设置中全面超越既有技能进化方法
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建电商/广告领域的 Agent 技能库时，不要把所有经验写进一个大 prompt 或文档，而是按 Meta/Experience/Tool/Script 拆分；例如商品运营 Agent 中，Meta 管任务规划和停止条件，Experience 管类目/活动上下文的启发规则，Tool 管具体 API 调用注意事项，Script 管可复用的数据清洗/报表脚本。
- 从成功和失败轨迹中提取“语义梯度”时，要求每条更新附带轨迹证据行，先做证据过滤和因果定位，再保留；可借鉴用于自动从客服对话、运营操作日志中挖掘可复用规则，减少无证据的泛泛总结。
- 对可执行脚本类知识引入独立验证和自测，未通过验证不进库；这可以避免自动化流程中错误脚本污染后续任务。
- 采用描述可见的自适应调用：在组件加载前提供简短 scope/触发条件/预期收益描述，让 LLM agent 自主选择何时加载哪个组件；实验表明零加载也能通过描述影响行为，适合在 prompt 预算有限时做渐进式披露。