Google Research 提出 ReasoningBank 记忆框架，让智能体从成功与失败经验中学习
Google Research 在 ICLR 论文中提出智能体记忆框架 ReasoningBank，把成功和失败轨迹都蒸馏成结构化记忆，供智能体在测试时自我进化。
推荐理由：做长任务智能体的团队可以参考论文把成功与失败轨迹都蒸馏成记忆条目，先对照开源代码在自有基准上跑一轮对比。
Agent
全部主题能自己规划、调用工具、操作软件的 Agent：框架、产品、可落地的任务案例。
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第 61–63 条 · 共 63 条Google Research精选AI 评分7474
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7979推荐理由：开发者可以在真实工具调用链里对比 V3.1 的思考与非思考两种模式，按任务复杂度在速度与推理间取舍。
AI at Meta@AIatMeta精选AI 评分7878
推荐理由：应用开发者可以把 1B 和 3B 版本装进手机端应用，在本地完成摘要、工具调用和 RAG，数据不必上传云端。