SkillAdam：让 AI 智能体技能稳定自进化

SkillAdam 将 Adam 的两个动量估计迁移到离散、不可微的技能文档上，解决技能自进化循环中的方向不稳定与更新幅度固定两大失效模式。它用优化记忆记录已识别问题及历史尝试结果以稳定更新方向，用波动驱动的编辑预算控制每次修订幅度。在覆盖短程与长程任务的七个基准上达到 SOTA，优化动态更稳定，迭代次数和成本均显著低于此前方法。