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ReasoningBank: memória para agentes LLM auto-evolutivos
• Destila estratégias tanto de sucessos quanto de falhas
• Permite que os agentes aprendam, reutilizem e melhorem ao longo do tempo
• Supera métodos de memória anteriores em tarefas da web e SWE (+34,2% de eficiência, –16% de passos)
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