Forager：轻量级部分可观测持续强化学习测试平台

2026年10月20日，arXiv 人工智能板块刊出 Steven Tang 等作者的论文，提出并发布 Forager——一个轻量级、部分可观测的持续强化学习（CRL）环境，其内存占用恒定。论文报告称，实验显示当前 CRL 智能体会出现可塑性丧失；已有缓解方法有效，但最有效的是利用状态构建。作者还给出可持续生成新任务流的变体，并称该变体凸显了当前 CRL 智能体的局限。目前该工作处于论文发布阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。