多机构提出HaMo持续学习框架
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多机构提出HaMo持续学习框架
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AI 综述
湖州师范、阿里巴巴、浙江大学等机构提出HaMo（Harness-Model Collaboration）框架，用于让长程Web Agent在持续交互中复用经验并更新模型。其做法是将执行轨迹提炼为策略级“经验卡片”，再结合经验条件化持续学习与检索覆盖率筛选；实验显示，该方法能稳定提升域内持续学习表现，并改善跨域迁移。
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最新进展10月28日 10:17
HaMo 框架：用经验卡片检索与模型渐进适配破解长程 Agent 持续学习难题报道时间线
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10月28日
- AGI HuntHaMo 框架：用经验卡片检索与模型渐进适配破解长程 Agent 持续学习难题
湖州师范、阿里巴巴、浙大等机构提出 HaMo（Harness-Model Collaboration）框架，通过将轨迹蒸馏为策略级“经验卡片”，结合经验条件化持续学习与检索覆盖率筛选，实现长程 Web Agent 的经验复用和参数更新。实验显示，该方法在域内持续学习中稳定提升，并改善了跨域迁移表现。
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