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Harness-Model协作框架HaMo实现长时序持续学习
原文标题
Harness-Model Collaboration for Long-Horizon Continual Learning
AI 导读
针对长时序代理持续学习中的知识重用问题，研究提出HaMo框架，结合非参数化经验积累与参数化适应。该框架将轨迹提炼为策略级经验卡片实现即时检索，并通过经验条件持续学习目标训练模型跨上下文执行检索策略。实验显示，HaMo在域内和跨域场景下均优于纯Harness或纯模型适应方法，提升知识保留与适应能力。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
HaMo框架通过经验卡片检索与参数化适应结合，解决了长时序代理在持续学习中知识重用与适应的平衡问题，适用于需要执行多步骤工作流的Web代理场景。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。