ReasoningBank是一种新型智能体记忆框架，通过提炼成功与失败经验中的通用推理策略，使智能体能在部署后持续从经验中学习。当前智能体在复杂现实任务（如网页导航、软件工程辅助）中日益重要，但缺乏有效记忆机制导致其无法复盘经验，反复犯错、浪费洞察。现有记忆方法多侧重存储详尽操作轨迹，缺乏对高层推理模式的抽象与泛化。ReasoningBank突破此局限，聚焦策略性知识蒸馏，提升智能体长期适应性与决策能力。（200字）

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