■ 概要（1行） エージェントの実行ログを反省して戦略集（Skillbook）を更新し、次回以降のタスクに反映させる永続的な学習ループのPythonライブラリ（Apache-2.0）。 ■ 特徴・用途（2〜3行） Agent・Reflector・SkillManagerの3役割とAgentStep→Evaluate→Reflect→Update→Deduplicateのパイプラインで、モデル重みを変えずに戦略を蓄積する。LiteLLM経由で多数のLLMに対応し、LangChain・browser-use・Claude Codeのラッパーや既存トレースからの学習（`learn_from_traces()`）もある。ブラウザ自動化やコード翻訳などの反復タスクでの活用が想定される。 ■ 結論（1行） 反復タスクの再試行コストを下げる用途には有望だが、効果は提供元の限られたベンチマーク報告に依存しており独立検証はまだ乏しいため、自社タスクでの小規模な再現評価と学習コスト（LLM呼び出し費用）の計測を先に行うべきである。