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智能体最后得分最高，不代表它从经验里学得最有效率。十月六日的 Agent Plasticity 研究，把学习成本和后续任务表现放在一起衡量。实验让智能体把过去的经历整理成工具、技能或记忆，交给之后的实例继续使用。研究者再用没有参与学习的任务，检查这些经验能不能迁移。作者发现，同样有机会积累经验，有些模型持续进步，有些停在起点附近，甚至退步。失败也有区别：一类没有复用相关产物，另一类拿到了产物，仍然用不好。评估因此要追踪学习过程，不能只看最后一张成绩单。