SkillHone: A Harness for Continual Agent Skill Evolution Through Persistent Decision History
SkillHone：基于持久化决策历史的持续Agent技能进化框架
🧭 Agent技能持续进化 · 决策历史持久化
Tencent Inc.
通过持久化决策历史与角色分离子代理实现Agent技能的持续进化，超越商业deep-research agent
📌 工作参考价值（4 点）
- 技能进化与搜索推荐系统结合：将技能看作搜索推荐中的策略、召回规则或排序配置，用 SkillHone 的持久化历史管理这些策略的迭代，避免无效回退，每次修改都可追溯其诊断依据与实证反馈，适用于广告出价策略动态调整、推荐模型在线更新。
- 角色分离子代理用于多智体协作：引入 diagnosis、revision、evidence 等子代理分工，可迁移到电商 Query 改写或搜索建议生成场景，一个代理诊断当前 query 性能短板，另一个根据历史修订记录提出新的改写方案，通过实践探针评估后合入主流程。
- 实践探针机制做离线评估：在推荐系统中可抽检历史曝光样本作为探针，每次技能更新后重跑探针并比对效果，实现低成本、可复现的离线迭代，比全量 A/B 实验更快反馈。
- 决策历史作为知识资产沉淀：主动记录 agent 的决策过程（如为什么使用某个召回通道、为什么排序公式这样调参），形成可检索的知识库，让后续模型或工程师快速理解历史优化逻辑，减少重复实验。