技能治理

SkillsVote：解决长期运行大模型智能体经验治理难题的框架

本文介绍了SkillsVote框架，它通过构建一个生命周期治理系统，从海量开源语料中分析、验证和合成高质量、可验证的技能库，从而解决长期运行的大语言模型智能体在积累可复用经验时面临的数据噪声与治理难题。评估表明，该框架在无需更新模型本身的情况下，通过受控的外部技能库进化，可显著提升冻结智能体在Terminal-Bench 2.0（最高提升7.9个百分点）和SWE-Bench Pro（最高提升2.6个百分点）上的性能。