WikiSkill

WikiSkill е архитектурна рамка за непрекъснато самоусъвършенстване и еволюция на умения при автономни ИИ агенти, представена от Google Research през август 2026 г. Рамката надгражда концепцията на Андрей Карпати за „LLM Wiki“, като организира работната среда на агента в три разделени нива: необработени следи от изпълнение (Raw Layer), постоянна база от синтезирани знания и модели на грешки (Wiki Layer) и изпълними модулни умения (Skills Layer).

Чрез цикличен процес между специализирани агенти (Inference Agent, Wiki Maintainer, Skill Proposer и верификационен механизъм Gating and Rollback), WikiSkill позволява на агентите да подобряват инструкциите си с течение на времето, като запазват натрупаните уроци независимо от отхвърлените опити. Експериментите показват, че рамката значително повишава точността на модели като Gemini 3.5 Flash и Qwen, като позволява на по-малки модели да надминат по-големи базови системи.