высокоуровневые, переносимые шаблоны рассуждений как из успехов, так и из неудач. Каждый элемент памяти хранится в виде структурированных записей, содержащих сценарий, инструкцию, стратегию рассуждения и набросок действия. Система работает в замкнутом цикле извлечения, экстракции и консолидации, используя механизм LLM-как-судья для самооценки. ReasoningBank также представляет масштабирование во время тестирования с учетом памяти (Memory-Aware Test-Time Scaling, MaTTS), которое использует исследовательские траектории для генерации качественных воспоминаний с помощью контрастных сигналов и сигналов уточнения. Оцененный на WebArena и SWE-Bench-Verified с использованием Gemini-2.5-Flash, ReasoningBank превзошел базовые модели, включая Vanilla ReAct, Synapse и Agent Workflow Memory, по показателям успешности задач и эффективности. Исследователи отметили стратегическую зрелость со временем: простые процедурные правила эволюционировали в сложные превентивные логические структуры.