Разработан фреймворк FlowEvo, который компилирует успешные следы выполнения задач в переиспользуемые записи навыков. Эти навыки сохраняются в банке навыков и используются для решения будущих задач через прямое выполнение или инъекцию контекста. Механизмы включают компиляцию следов в навыки, обратную связь навыков в рабочие процессы и отбор навыков для предотвращения негативного переноса.
Эксперименты на бенчмарках ALFWorld, HumanEval и GSM8K показали, что FlowEvo достигает лучшего соотношения точности и затрат. На ALFWorld успех составил 82.8%, что на 23.6 процентных пункта выше сильнейшего бейзлайна, при этом использование токенов в эпизоде менее чем вдвое меньше самого эффективного бейзлайна. Контролируемые абляции подтвердили вклад каждого механизма. Код доступен на GitHub.