EvoSkill框架讓Agent技能自我進化
針對通用Agent難以勝任專業領域、手工編寫技能又難以擴展的問題,Sentient與弗吉尼亞理工提出EvoSkill框架,讓Agent透過失敗分析自動發現並優化技能,實現自我進化。
現狀局限
當前的通用Agent不足以應對專業領域的複雜需求,主流做法是人工編寫領域特定Skills,但這種方式依賴大量人工投入,覆蓋面與迭代速度都難以擴展,成為專業落地的瓶頸。


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