EVISKILL：用可重放证据卡让 LLM agent 技能持续进化

Yan Zhou · hf · 2026-10-07

论文提出 EVISKILL，解决 LLM agent 从交互经验中持续积累技能时证据丢失的问题。现有方法在编辑技能时可能丢失支撑修改的行为证据与任务上下文，且全局验证对局部修改的判断不完整。EVISKILL 将执行观察组织为可重放证据卡（Replayable Evidence Cards），编辑与支撑上下文显式关联；通过定向重放再执行来验证编辑并反馈修正。跨 epoch 时暂留有证据支撑的编辑供进一步精炼，全局验证决定是否并入最终技能。

在 3 个交互基准、6 个 LLM 骨干上验证有效。