SkillGLoW：程序族技能整合实现智能体自我改进
原文标题：SkillGLoW: Procedural-Family Skill Consolidation for Self-Improving Agents on Long-Horizon Task Streams
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
论文提出SkillGLoW框架，将局部技能聚合为程序族并压缩为全局先验，支持智能体在长时任务流中自我改进。在四个基准上平均提升17.2分，库压缩3.6倍，并展示程序迁移而非任务记忆。
- 问题
- 长时任务流中，全局技能文档退化为泛泛原则，逐任务技能池膨胀且绑定原实例。
- 方法
- 把任务执行写出的局部技能聚合成程序族并压缩为去实例化的全局先验，实例细节按任务重新生成，提交门控确保不降低库性能。
- 结果
- 四个基准三个模型上平均提升17.2分，局部重生成达18.0，库比逐任务池紧凑3.6倍，12次持续改进全部为正。
- 影响
- 做LLM智能体自我改进的团队可换用程序族级复用单元，在长时异构任务上获得更稳的持续增益。
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