当搜索成为记忆：将机器人设计试验转化为可迁移技能

大型语言模型常被用于进化机器人设计的方案生成，但现有循环大多缺乏记忆机制。本文提出 Auto-Robotist，一种自进化的 LLM 代理，能将形态搜索轨迹提炼为显式的自然语言技能库。该技能库存储结构原型、基于证据的正负规则及评估设计，使设计记忆可检视。在搜索过程中，代理检索技能以指导精英个体的编辑，同时保留遗传算法变异路径进行探索；评估后通过添加、诊断和合并更新库。实验表明，该方法显著提升了冷启动搜索效率并实现了技能跨任务迁移。