ReasoningBank: memoria para agentes LLM autoevolutivos • Destila estrategias tanto de éxitos como de fracasos • Permite a los agentes aprender, reutilizar y mejorar con el tiempo • Supera los métodos de memoria anteriores en tareas web y SWE (+34,2% de efectividad, -16% de pasos)