Uma equipe de pesquisa da CUHK propôs o SLIM, uma estrutura dinâmica de gerenciamento do ciclo de vida de habilidades para agentes com modelos de grande porte. Ela permite que os agentes, de forma autônoma, mantenham, retirem ou expandam habilidades externas durante o aprendizado por reforço. O SLIM supera os métodos existentes em 7,1 pontos percentuais, em média, alcançando 87,5% de sucesso no ALFWorld contra 75,0% da linha de base, e apresenta resultados sólidos em tarefas de SearchQA.