SkillNEO：非精英进化优化提升智能体技能
原文标题：SkillNEO: Non-Elitist Evolutionary Optimization of Agent Skills
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论文提出 SkillNEO，用非精英进化方式优化 LLM 智能体技能，分别选择「使用版本」与「继续改进版本」，允许低分版本继续迭代。在 86 个 SkillsBench 任务上，将 GPT-5.4 Mini 平均奖励从 49.1% 提升至 66.4%，复用技能还可提升 GPT-5.5 与 GPT-5.6 Luna 等更强模型表现。
- 问题
- 智能体技能进化中低分版本常被直接淘汰，但部分修复的价值要后续编辑才显现。
- 方法
- 非精英进化，分别选择「使用版本」与「继续改进版本」，对比相关版本表现定位保留步骤与待修失败。
- 结果
- 86个SkillsBench任务上把GPT-5.4 Mini平均奖励从49.1%提升到66.4%，复用技能让Luna再涨10.5个点。
- 影响
- 技能库可以像代码一样持续迭代复用，弱模型产出的技能能直接迁移增强强模型，降低智能体调优成本。
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SkillNEO用非精英进化优化技能，把GPT-5.4 Mini平均奖励从49.1%提到66.4%。
- •分别选择「使用版本」与「继续改进版本」，允许低分版本继续迭代
- •通过比较相关版本执行同一任务的表现，识别可保留步骤与待修复失败
- •可借助后续证据回溯并修改早期版本
- •在86个SkillsBench任务、八个领域上，GPT-5.4 Mini平均奖励从49.1%升至66.4%
- •复用技能无需再编辑即可提升更强模型，41个改动任务上Luna提升10.5个百分点
为什么重要：证明技能进化不该只保留即时高分版本，部分修复的价值需要时间显现；对构建可积累技能库的智能体系统是方法论层面的修正。
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