如何让Agent Skills学会自我进化？

「不仅是附带Skill的 Agent，更是能随时间推移不断改进skill的 Agent」。

口号听起来很美好，但有一个根本性问题我们始终没有解决：skill是静态的，而周围的环境和系统都在改变。

不久之前还能正常工作的skill，可能悄然失效——代码库变化了、模型行为不同了、用户需求也变了。在大多数系统里，这种失败往往是隐形的，直到有人发现输出质量下降，或者Agent彻底挂掉。

让skill真正有用的关键，在于把它们当作可演进可进化的系统组件，而非固定的提示词文件。

这正是本文要介绍的核心思路：

不是单纯讨论如何更好地存储或路由skill，而是：当skill失败或表现不佳时，如何让它自我改进。

下图展示了整体架构思路：

1. skill系统的困境

过去，skill的工作方式很简单：

1. 写一个提示词
2. 存到文件夹里
3. 需要时调用

这对 Demo 来说效果惊人，但过了某个阶段，就会遇到同样的困境：

• 某个skill被选中的次数过多
• 某个skill看起来不错，实际却总失败
• 某条单独指令总是执行失败
• 某个工具调用因为环境变化而报错

更麻烦的是，没人知道问题出在路由、指令还是工具调用本身——这导致了繁重的人工维护和排查工作。

2. 让skill自我进化

我们实现的方案，核心是闭环：让skill能够随时间自我改进。

先看一下skill文件夹的结构：

my_skills/ summarize/ bug-triage/ code-review/

我们可以给所有内容添加更清晰的结构（如图谱）——不仅看起来更舒服，更重要的是让搜索变得更高效。我们还可以为不同字段添加语义信息、任务模式、摘要和关系，帮助系统更聪明地理解和路由信息。这些都存储在图结构的「Custom DataPoint」（自定义数据点）中。下图展示了数据点的结构设计：

2.1 观察是改进的前提

一个skill如果无法记住自己运行时发生了什么，就不可能改进。

因此，每次skill执行后，我们都会存储以下数据：

• 尝试了什么任务
• 选择了哪个skill
• 是否成功
• 发生了什么错误
• 用户反馈（如果有）

有了观察能力，失败就成了系统可以推理的对象。想象一下：你在一个结构化图中添加一个额外的节点，用来收集所有观察数据——这可以通过图结构的「Custom DataPoint」（自定义数据点）实现，你可以自定义想填充的字段。

2.2 从失败中学习

当足够的失败案例积累起来（甚至一次重要的失败之后），我们可以检查该skill关联的历史记录：过去的执行、反馈、工具失败，以及相关的任务模式。

由于这些都存储为图结构，系统可以追踪不良结果背后的反复出现因素，并用这些证据来提出skill的改进版本。

失败积累 → 反复表现不佳 → inspect 检查

2.3 自动提出改进建议

当系统有足够证据表明某个skill表现不佳时，它可以提出修改指令的建议。这个建议可以由人工审核，也可以自动应用。目标很明确：

让维护更省心。

不再需要去代码库里大海捞针地找问题所在——系统可以直接查看skill的执行历史，包括过去的运行、失败、反馈和工具错误，然后提出针对性的修改。

修改建议可能包括：

• 收紧触发条件
• 添加缺失的条件
• 调整步骤顺序
• 改变输出格式

这就是skill从「静态提示词文件」转变为「动态可演进的组件」的时刻。不再是打开SKILL.md文件然后凭开发者的感觉猜测该改什么，系统可以基于skill实际表现的经验证据来提出修改。

3. 改进后的评估闭环

一个能自我改进的系统，不能仅仅因为能修改自己就被信任。任何修改都必须经过评估：

• 新版本真的改善了结果吗？
• 失败减少了吗？
• 有没有在别处引入新的错误？

因此，这个循环不能只是：

观察 → 检查 → 修改

而必须是更严谨的周期：

观察 → 检查 → 修改 → 评估

如果修改没有产生可测量的改进，系统应该能够回滚。因为每一次变更都跟踪了其理由和结果，原始指令永远不会丢失，自我改进变成了一个结构化、可审计的过程，而非失控的修改。当评估确认改进行之有效，这次修改就成为skill的下一个版本。下图展示了完整的评估闭环：

4. 写在最后

skill无法在周围系统不断变化时保持静态。随着模型、代码库和任务的演进，固定的提示词文件不可避免地会老化。

我们引入了一种简洁的方式来实现自动化改进，同时完全不放弃对skill本身的控制权和监督权。

最后

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