WikiSkill: Compiling Agent Experience into Persistent Knowledge for Skill Evolution
WikiSkill：把 Agent 经验编译为持久知识驱动技能进化
🧭 Agent 技能进化 · 持久知识库协同 ★ 深度解读
Google Research · Virginia Tech
提出 WikiSkill 框架，通过持久 wiki 知识层将 Agent 执行经验持续沉淀为可复用模式，显著提升技能进化效果与跨模型迁移性。
📌 工作参考价值（4 点）
- 可借鉴三层知识架构：把线上推理产生的完整轨迹存成 raw 层，把失败/成功模式沉淀到 wiki 层，把可执行 SOP/工具用法写成 skills 层；电商搜索推荐 Agent 在做 prompt/SOP 自动优化时，可以让知识持续累积而不是每次从零重新扫描。
- 优化阶段限制 Inference Agent 访问 wiki，只允许 Skill Proposer 读取持久知识：直接给执行器 wiki 会让其借道 wiki 绕过 skill，降低轨迹对 skill 优化的信息量；对应工程实现是训练/优化时隔离知识库与线上 agent，只在 proposer 侧使用。
- 用 validation gating + skill-impact.md 审计：每次 skill 变更都在验证集打分，接受才保留，拒绝则回滚 skill 但 wiki 不重置；记录 proposal diff、分数、是否接受，避免重复提交失败方案，适合电商推荐 Agent 的 prompt 自动化调优。
- 跨模型迁移经验：小模型发现的通用工作流可以迁移到大模型、甚至超过后者自进化技能；在预算有限时，可让小模型产出/优化电商搜索的 query 改写或推荐解释 SOP，再部署到大模型，降低 token 成本。