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SkillApt：基于执行反馈的策略级技能复用研究
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Multiagent Systems 频道发布一手论文《SkillApt：面向技能增强型智能体的策略级 RSI 研究》。论文提出 SkillApt 方法：在同一任务状态下，通过 WITH Skill 与 WITHOUT Skill 的配对执行作为持久证据，估计 Skill 的条件边际效用，并据此决定 LOAD（加载）或 ABSTAIN（弃用）。该方法保持基座模型、智能体架构与 Skill 内容不变，仅改变外部部署策略，作者将其称为策略级递归自我改进（Strategy-Level RSI）。目前公开信息仅涉及该论文本身，未见后续实验验证、同行评议或实际部署报道。
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报道时间线
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10月9日
- arXiv · Multiagent SystemsSkillApt：面向技能增强型智能体的策略级 RSI 研究
论文提出 SkillApt，用同一任务状态下 WITH/WITHOUT Skill 的配对执行作为持久证据，估计 Skill 的条件边际效用并决定 LOAD 或 ABSTAIN，基座模型、智能体架构与 Skill 内容保持不变，仅改变外部部署策略，称为策略级递归自我改进（Strategy-Level RSI）。
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