EVISKILL: Grounding Skill Evolution in Replayable Evidence
EVISKILL：基于可回放证据的 Agent 持续技能演化
🧭 Agent 持续技能进化与证据回放
School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China
用可回放证据卡与定向重放验证技能编辑，缓解经验驱动技能演化中证据丢失和全局验证粒度过粗问题
📌 工作参考价值（3 点）
- 把 agent 执行轨迹中的 state/action/observation/context 打包成结构化证据卡，技能修改时显式绑定支撑证据；后续可用同一批轨迹做定向重放验证，让技能更新可审计、可回滚。
- 将验证拆成编辑级回放与全局验证两层：先用局部证据筛选出可信候选修订并暂存，再按整体任务集决定是否并入正式技能，避免一次性拒绝丢失有效局部修正；适合电商客服 SOP、选品策略等需要长期迭代 agent 流程的场景。
- 跨 epoch 保留证据和候选修订，允许证据不足的编辑等待更多交互经验再确认，提供一种更稳的 agent 策略在线进化机制；对推荐策略、工具选择规则等可复现程序知识的维护有价值。