Skill自进化三条路对比:没有护栏的进化不是进化,是退化

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07-12 20:00

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8. skills自进化,一个很不错的方向。大家都在聊Agent自我进化,好像明天就能撒手不管、让模型自己写prompt自己跑业务了。。 于是这周趁着出差读了5篇skills自进化的paper,从Trace2Skill、SkillClaw、CoEvoSkills,读到SkillRL和Skill-SD。 五篇论文方法各异,但本质上都在回答同一个问题:怎么让Agent把"做过的事"变成"可复用的能力"。 Trace2Skill的思路很直接——让LLM总结已跑出来的路径,从成功/失败轨迹里"挖"出补丁,打到一个初始技能上。 SkillClaw把视角拉大了,做多个用户、多个Agent的轨迹聚合,夜间自动分析、验证、部署,版本管理做得挺扎实。 CoEvoSkills更有意思,让生成器和验证器两个独立Agent互相"卷"着从零进化技能,一个写卷子一个出题,考不过就加难度。 SkillRL和Skill-SD则把战场拉回了RL。SkillRL把Skill当成"抽象动作",建层次化SkillBank,和策略网络一起端到端训练。 Skill-SD最极致,完全在单模型内部做自蒸馏闭环,让student模型自己用Skill"教"自己,实现真正的self-improvement。 我的判断:Skill蒸馏值得长期关注,它确实代表了Agent从"手动配置"走向"自我进化"的趋势。抓紧去做。。 但现阶段,它更适合作为辅助工具嵌入已有工作流,别指望它全自动产出生产级技能。模型能帮你归纳经验、发现模式,但最终能不能用、敢不敢用,还是要人来拍板。 阿东,大模型算法工程师,OPC创业者。 #Agent #LLM #强化学习 #我要上热门🔥 #ai新星计划

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