Progressive Agent Skill Generation via Reinforcement Learning

• 类型：arxiv
• 标识：2608.01678
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.01678
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This work forms skill generation as a sequential editing process that decomposes skill construction into individually evaluable edits, and introduces a novel rollback reward that evaluates each edit by comparing downstream execution under the original and edited skills on an anchored query.
• OpenAlex ID：W7172397469
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.01678
• DOI：10.48550/arxiv.2608.01678
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2608.01678
• OpenAlex更新：2026-08-26
• 待LLM分类：否
• 标题中文：基于强化学习的渐进式 Agent Skill 生成
• TLDR中文：本文将技能生成建模为序列编辑过程，把技能构建分解为可单独评估的编辑，并提出一种新颖的回滚奖励，通过在锚定查询上对比原始技能与编辑后技能的下游执行效果来评估每次编辑。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-04-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]