ReasoningBank : un cadre de mémoire qui permet aux agents d'apprendre de leurs expériences

Google Research présente ReasoningBank, un cadre de mémoire d'agent publié à l'ICLR qui distille des schémas de raisonnement de haut niveau à partir d'expériences réussies et échouées pour l'auto-évolution au moment du test. Chaque mémoire structurée contient un titre, une description et un contenu de raisonnement distillé, et le flux fonctionne en boucle fermée de récupération, extraction et consolidation. Sur WebArena et SWE-Bench-Verified avec Gemini-2.5-Flash, ReasoningBank dépasse les agents sans mémoire de 8,3 % et 4,6 % de taux de réussite, et le couplage avec le memory-aware test-time scaling (MaTTS) apporte 3 % de réussite supplémentaire et 0,4 étape en moins sur WebArena.