浙大提出 SkillNet：构建可进化的 AI 技能网络
📌 一句话总结：
本工作提出 SkillNet，一个用于大规模创建、评估和组织 AI Agent 技能的开放基础设施，使智能体能够将零散经验转化为可复用、可组合的技能网络，从而持续提升能力。
🔍 背景问题：
当前 AI Agent 虽然能够调用工具完成复杂任务，但在长期能力积累方面仍存在两大瓶颈：
1️⃣ 缺乏统一机制将执行经验沉淀为可复用技能，导致智能体在不同任务中不断“重新发明轮子”；
2️⃣ 现有技能仓库缺乏系统化质量评估与结构化组织，技能之间难以形成可靠的依赖关系和组合结构。
💡 方法简介：
提出 SkillNet 基础设施，将技能视为可复用的能力单元，并构建完整生命周期管理框架：
建立 Skill Ontology 三层结构（技能分类层、技能关系图层、技能包层），用于组织技能语义关系；
设计自动化 Skill Creation Pipeline，从执行轨迹、GitHub 项目、文档以及自然语言输入中自动生成技能；
提出 多维度技能评估机制，从 Safety、Completeness、Executability、Maintainability、Cost-awareness 五个维度评估技能质量；
构建技能关系图，自动识别 similar_to、compose_with、depend_on 等关系，实现技能组合与工作流生成。
📊 实验结果：
在 ALFWorld、WebShop 和 ScienceWorld 三个智能体环境中进行评测；
相比 ReAct 等方法，平均奖励提升约 40%，交互步骤减少约 30%；
在 DeepSeek V3.2、Gemini 2.5 Pro、o4 Mini 等不同模型上均表现稳定提升，验证了技能库对 Agent 能力的持续增强作用。
✨ 一句话点评：
SkillNet 将“经验→技能→技能网络”系统化，把 Agent 的零散行为升级为可组合的能力资产，为可持续进化的智能体生态提供了基础设施。
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