WikiSkill
Eine Google Research-Methode, die einem KI-Agenten eine wachsende schriftliche Aufzeichnung seiner eigenen Erfolge und Misserfolge liefert, die er liest, bevor er mit einer neuen Arbeit beginnt.
WikiSkill ist ein Framework, das von Google Research und Virginia Tech im August 2026 beschrieben wurde. Es behebt eine einfache Schwäche von KI-Agenten: Sie vergessen. Ein Agent beendet eine Aufgabe und alles, was er dabei gelernt hat, verschwindet. WikiSkill behält stattdessen drei Ebenen bei. Eine Rohaufzeichnung aller durchgeführten Schritte, ein Wiki mit destillierten Lektionen darüber, was fehlgeschlagen ist und was funktioniert hat, und eine Reihe aktiver Anweisungen, die der Agent tatsächlich befolgt und die rückgängig gemacht werden können, wenn ein Update die Situation verschlimmert.
Es lohnt sich, sich darüber im Klaren zu sein, was hier gelernt wird. Das Modell selbst ändert sich überhaupt nicht. Was verbessert wird, ist die schriftliche Anleitung, die vor dem Start gelesen wird. Dadurch ähnelt es eher einem externen Speicher und einer automatischen sofortigen Verfeinerung als einem Modell, das nach der Veröffentlichung weiter trainiert, und es ist ein gutes Beispiel dafür, wie viel gewonnen werden kann, ohne die Gewichte zu berühren.