AI智能体跑完任务，经验通常用完就丢。Google的WikiSkill论文换了个思路：把运行经验自动写进知识库，让技能像维基词条一样持续更新、随时复用。

技能沉淀到wiki里

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这套框架不绑定任何特定模型。智能体每执行一次任务，就把有效做法持久化到wiki，后续调用时直接读取并调优，省去重复试错。

小模型捡到大便宜

进化后的技能可以迁移到更小的模型上。论文显示，部分场景下小模型用上这些技能，表现甚至超过更大的模型——训练成本更低，效果反而更好。

论文的核心主张很直接：跨公司、跨项目建一个持久知识库，让技能不断升级，而不是每次从零开始。