Self-Play Meets Skill Evolution: Self-Evolving Search Agents that Pose, Solve, and Remember
自对弈与技能演化：自演化搜索智能体，能出题、求解并记忆
🧭 自演化技能记忆 · 搜索智能体训练
University of Chinese Academy of Sciences · Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences · Peking University · Mininglamp Technology · Tsinghua University
让技能记忆在工具增强的自对弈中与任务生成协同演化，失败案例蒸馏为可复用技能写回记忆
📌 工作参考价值（4 点）
- 技能记忆演化机制可构建「失败→技能」蒸馏闭环，在电商搜索/推荐中用于积累有效的查询改写模式、多跳推理路径。
- 技能存储为外部可检索库，训练时可融入模型参数，部署时灵活选择是否启用检索，类似 RAG 的离线在线解耦，适合需要低延迟的推荐场景。
- 自对弈出题+求解的设计可迁移到对话推荐或广告创意生成，让 challenger 产出多样化用户意图，solver 从技能库中检索最优策略。
- 协同演化使技能记忆不再是静态插件，而是改变策略学习和未来训练分布，这一思路可用来构建持续自进化的推荐策略库或用户模拟器。