論文の概要: Building Self-Evolving Agents via Experience-Driven Lifelong Learning: A Framework and Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19005v4
- Date: Fri, 12 Sep 2025 05:22:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 14:04:03.072212
- Title: Building Self-Evolving Agents via Experience-Driven Lifelong Learning: A Framework and Benchmark
- Title（参考訳）: 経験駆動型生涯学習による自己進化型エージェントの構築 - フレームワークとベンチマーク
- Authors: Yuxuan Cai, Yipeng Hao, Jie Zhou, Hang Yan, Zhikai Lei, Rui Zhen, Zhenhua Han, Yutao Yang, Junsong Li, Qianjun Pan, Tianyu Huai, Qin Chen, Xin Li, Kai Chen, Bo Zhang, Xipeng Qiu, Liang He,
- Abstract要約: 本稿では、自己進化エージェントを構築するためのフレームワークである、経験駆動型生涯学習(ELL)を紹介する。
ELLは、Experience Exploration、Long-term Memory、Skill Learning、Knowledge Internalizationの4つのコア原則に基づいて構築されている。
また、学生の総合的な大学旅行をシミュレートするELLのベンチマークデータセットであるStuLifeを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.59000694149105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As AI advances toward general intelligence, the focus is shifting from systems optimized for static tasks to creating open-ended agents that learn continuously. In this paper, we introduce Experience-driven Lifelong Learning (ELL), a framework for building self-evolving agents capable of continuous growth through real-world interaction. The framework is built on four core principles: (1) Experience Exploration: Agents learn through continuous, self-motivated interaction with dynamic environments, navigating interdependent tasks and generating rich experiential trajectories. (2) Long-term Memory: Agents preserve and structure historical knowledge, including personal experiences, domain expertise, and commonsense reasoning, into a persistent memory system. (3) Skill Learning: Agents autonomously improve by abstracting recurring patterns from experience into reusable skills, which are actively refined and validated for application in new tasks. (4) Knowledge Internalization: Agents internalize explicit and discrete experiences into implicit and intuitive capabilities as "second nature". We also introduce StuLife, a benchmark dataset for ELL that simulates a student's holistic college journey, from enrollment to academic and personal development, across three core phases and ten detailed sub-scenarios. StuLife is designed around three key paradigm
- Abstract（参考訳）: AIが汎用インテリジェンスに向かって進むにつれ、焦点は静的タスクに最適化されたシステムから、継続的に学習するオープンエンドエージェントへとシフトしている。
本稿では,実世界のインタラクションを通じて継続的な成長が可能な自己進化型エージェントを構築するためのフレームワークである,経験駆動型生涯学習(ELL)を紹介する。
1) 経験的探索: エージェントは動的環境との継続的かつ自己動機的な相互作用を通じて学び、相互依存したタスクをナビゲートし、豊富な経験的軌道を生成する。
2) 長期記憶: エージェントは、個人経験、ドメインの専門知識、コモンセンス推論を含む歴史的知識を永続記憶システムに保存し、構造化する。
(3) スキル学習: エージェントは経験から再利用可能なスキルへと繰り返しパターンを抽象化し、自律的に改善する。
(4)知識の内在化:エージェントは明示的で離散的な体験を「第二の自然」として暗黙的で直感的な能力に内部化する。
StuLifeは、学生の総合的なカレッジコースをシミュレートし、3つのコアフェーズと10の詳細なサブシナリオにまたがって、入学から学術的、個人的開発まで、学生の総合的なカレッジジャーニーをシミュレートするベンチマークデータセットである。
StuLifeは3つの重要なパラダイムを中心に設計されている
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