Google Research 推出 WikiSkill，让 AI Agent 拥有错误记忆

Google Research 与 Virginia Tech 联合发布 WikiSkill 框架，为 AI Agent 增加一个组织化的知识层，把成功和失败的任务经验整理成结构化 wiki，再用 wiki 构建未来可复用的技能。与从孤立轨迹反复推导技能不同，WikiSkill 避免丢失过去的教训。

在多个领域和模型测试中，WikiSkill 的表现超过现有技能演化方法。研究显示，其收益随模型规模增大而提升，技能还能跨模型迁移。例如 Qwen-3.5-9B 使用 Qwen-3.6-27B 演化出的技能时，在 ALFWorld 上得分 70.2%，高于自身演化技能的 63.4%。

该方法将企业 AI Agent 已生成的执行轨迹转化为可检索的知识与技能，无需修改模型参数即可提升专业化流程能力。WikiSkill 公开了演化算法和提示词，包括 Wiki Maintainer 与 Skill Proposer，使企业团队能够在概念层面快速复现。