Qwen 提出 Trace2Skill：并行轨迹蒸馏的可迁移技能生成框架
📌 一句话总结：
本工作提出 Trace2Skill，一个通过并行分析多条 agent 轨迹并进行归纳蒸馏的技能生成框架，在无需参数训练的情况下实现跨模型、跨任务的泛化能力提升。
🔍 背景问题：
当前基于 agent 的技能学习存在两方面核心瓶颈：
1️⃣ 依赖人工编写技能或参数知识，难以规模化且缺乏任务细节与错误模式；
2️⃣ 现有方法多采用逐轨迹顺序更新，易导致技能碎片化和对局部经验的过拟合，泛化能力有限。
💡 方法简介：
提出三阶段技能蒸馏框架：首先生成大量成功与失败轨迹；随后由并行多子 agent 分析每条轨迹并提出技能 patch；最后通过层次化合并与冲突消解，将局部经验归纳为统一的可执行技能文档；
采用“并行分析 + 归纳合并”机制，模拟人类专家先整体理解再总结规则的过程；
支持两种模式：从人类技能出发进行增强（deepening），或从零开始自动生成技能（creation）。
📊 实验结果：
在 SpreadsheetBench、WikiTableQuestions 等任务上显著提升性能，部分设置下提升超过 +20pp；
技能具有强迁移性：由 35B 模型生成的技能可提升 122B 模型表现，最高提升达 +57.65pp；
在数学推理与多模态 VQA 任务上同样有效，验证了方法的跨领域泛化能力。
✨ 一句话点评：
Trace2Skill 用“并行轨迹归纳 + 技能蒸馏”证明：agent 经验无需存储或训练，也可以被压缩为可迁移的通用推理能力。
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