智能体与自主科学
突破级
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收录解读
这篇论文把长上下文使用重新表述为 context-to-skill：模型不只是检索上下文片段，而是从上下文中抽取规则、程序和可复用技能。
它对 agent 能力扩展很相关。很多真实任务的关键不是参数知识，而是能否临时学习文档、流程、API 或业务规则，并把这些信息转化成后续执行策略。
它值得正式收录，因为它把 context learning 与 skill augmentation 连接起来，符合本库对 agent memory、capability acquisition 和 skill systems 的扩展重点。
它没有更高，是因为方法仍需在更开放、更长程、更工具化的真实任务中验证，尤其是技能抽取错误如何传播到执行阶段。