经验内化将LLM智能体过往交互经验转化为可复用参数化能力。现有研究集中于单次迁移，但多轮学习下已有方法出现渐进式能力崩溃。通过分析三个维度发现：原则级经验比实例级更持久；逐步注入模式优于全局注入；离策略上下文蒸馏比在策略更稳定。这些发现为构建稳定可持续的经验内化方法提供指导。