Single-Agent - 標籤 - DataSci Ocean

Single-Agent

2026

會自我進化的 AI Agent，只是在背考題？Google RRSI 的護欄設計 10-04

Resource2Skill：只用教學影片蒸餾的技能庫，就贏過其他三種資源的總和 09-30

Naive Prompt Optimization：拿掉搜索之後還剩下什麼 09-27

Dream-RSI 解析：把探索歷史當免費模擬器，而不是真正的 World Model 09-21

WikiSkill:把 Agent 的執行經驗編譯成一個不會被回滾的知識庫 09-02

拆解 Claude Code：Agentic Loop、工具系統、Skills 與權限機制 07-24

SkillOpt：把 AI Agent 的技能文件當成可訓練的權重來優化，不用碰模型本身 07-22

拒絕 Text-to-SQL 玩具！從 OpenAI 內部 Data Agent 看企業級 AI Agent 的「六層脈絡」與閉環除錯 04-25

別讓 AI 每次都從零開始！深度解析 ERL 框架：讓 LLM Agent 透過「單次反思」實現持續學習 04-10

掌握 Harness Engineering：結合 Ralph Loop 與 MemRL，打造具備持續學習能力的 AI Agent 04-05

告別長文本帶來的「智力退化」：WebResearcher 如何透過迭代研究架構超越 OpenAI？ 04-02

賦予 AI 長效記憶：深入解析 AI Agent 的核心技術「上下文工程 (Context Engineering)」 03-22

別再只會寫 Prompt：深度解構 AI Agent 的系統工程學 —— 從 OpenClaw 看長效記憶與自主執行機制 03-16

[EMNLP 2025] TableRAG 深度解析：表格不是拿來「讀」的，是用 SQL 來「查」的！ 02-13

2025

AI 的下一步：Agentic Context Engineering，讓你的模型學會思考與進化 10-27

AI 如何邊工作邊學習？深入解析《Dynamic Cheatsheet》的自我提升之道 10-15

[論文介紹] Augmenting LLM Reasoning with Dynamic Notes Writing for Complex QA 06-28

[論文介紹] Steering Large Language Models Between Code Execution and Textual Reasoning 05-25

[論文介紹] Pre-Act: Multi-Step Planning and Reasoning Improves Acting in LLM Agents 05-20

[論文介紹] HuatuoGPT-o1, Towards Medical Complex Reasoning with LLMs 01-31

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