AhaBench：Agent 能否从过往经验中学习？面向长周期持续学习的基准测试
英文标题：AhaBench: Do Agents Learn from Prior Experience? A Benchmark for Long-Horizon Continual Learning
现代语言智能体（Agent）在长周期任务中被期望具备追问、复用既往示例、响应工具反馈及适应延迟后果等能力。然而，现存大部分评测体系往往在单次提示后即重置 Agent 状态，或仅针对单次交互进行打分，无法衡量长期积累与持续适应能力。为此，研究团队提出了 AhaBench，旨在系统评测 Agent 是否能够真正从过往经验中汲取知识并实现持续学习。该基准为构建具备真正自适应与长期记忆机制的下一代智能体系统提供了关键评估工具与优化方向。
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AhaBench：Agent 能否从过往经验中学习？面向长周期持续学习的基准测试
论文编号：arXiv:2609.05435v1
发布类型：new
摘要
现代语言智能体（Agent）被期望能够在长周期（long horizons）任务中持续运行：它们能够提出后续追问、复用已处理的案例经验、处理工具返回的反馈信息，并适应具有延迟性的执行后果。然而，当前的大多数评估基准仍然在单次提示后重置智能体状态，或者仅对其单次交互/最终结果进行评分，难以评估其跨周期的持续学习能力。
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