SkillEvoReg：智能体技能演化防过拟合正则化框架
原文标题：SkillEvoReg: Regularizing Agent Skill Evolution Against Overfitting
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论文指出语言模型智能体通过将执行经验转化为可复用外部技能来持续改进，但反复更新技能本身构成一个学习过程，会出现冗余、任务特定化以及新更新破坏旧行为等「技能演化过拟合」问题。作者提出 SkillEvoReg 通用正则化框架，结合训练期技能 dropout、复杂度感知局部正则化与因果反例验证（CCV）。在 SkillOpt、SkillEvolBench、ContinualSkillBench 上，该方法在保持下游能力的同时控制技能状态膨胀，并能发现结构指标无法揭示的更新级性能回退。
- 问题
- 智能体反复更新外部技能会过拟合：冗余、任务特定化、新更新破坏旧行为。
- 方法
- 借鉴神经网络防过拟合，组合训练期技能 dropout、复杂度感知局部正则与因果反例验证。
- 结果
- 在 SkillOpt、SkillEvolBench、ContinualSkillBench 上控制技能状态膨胀并保持下游能力，发现结构指标无法揭示的更新级回退
- 影响
- 做技能库/经验复用型智能体的团队可加一层正则，避免技能越更新越退化。
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