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RASO：检索增强的Agent技能优化框架
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AI 综述
2026年10月2日，HuggingFace Daily Papers 收录论文《RASO：通过跨 Harness 适配的检索增强技能优化》。该研究针对现有智能体技能优化方法忽视已积累的公开技能库、仅依赖昂贵智能体 rollout 的问题，提出检索增强技能优化框架 RASO：将外部技能语料作为先验知识，并通过跨 Harness 适配处理领域与 Harness 之间的不匹配。目前该工作以论文形式在社区平台发布并进入热门论文列表，尚无更多后续进展报道。
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报道时间线
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10月2日
- HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）RASO：通过跨 Harness 适配的检索增强技能优化
针对现有智能体技能优化方法忽视已积累的公开技能库、仅依赖昂贵智能体 rollout 的问题，研究者提出检索增强技能优化框架 RASO，将外部技能语料作为先验知识，通过跨 Harness 适配处理领域与 Harness 的不匹配。
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