SkillProx: Self-Evolving Agent Skills via Proximal Textual Gradient Descent
SkillProx：通过近端文本梯度下降实现自演化智能体技能
🧭 自演化技能 · 近端梯度文本优化 ★ 深度解读
Hong Kong University of Science and Technology · Macau University
结合闭环诊断验证与验证门控近端精炼，在表格任务上平均准确率超越最强梯度基线3个百分点
📌 工作参考价值（4 点）
- 闭环更新验证：在更新技能或提示词后，必须在同一批次数据上重新执行并检查硬指标是否提升，仅接受有益更新，避免“看起来合理”但实际有害的修改直接写入。可立即用于搜索推荐系统的指令/策略迭代。
- 冻结效用审计：对技能/提示的每个知识单元（如某条规则、示例）做 leave-one-out 评估，量化其边际效用，精准识别负面贡献的冗余内容。可迁移到 Prompt 管理、工具选择等场景。
- 验证门控压缩：通过设置容忍阈值（硬精度不降、单元精度小幅可降）和压缩上限，有序删除或合并低效内容，在控制性能的前提下减少技能长度，降低上下文成本。适用于需要长上下文的 Agent 或检索增强生成。
- 前后向分工：前向负责在线更新，后向负责回溯清理，两种反馈时间尺度互补，可借鉴到推荐系统策略的端到端演化框架中。