RESKILL: Explicit Failure Attribution and Structured Repair for Interactive Language Agents
RESKILL：交互式语言 Agent 的显式失败归因与结构化修复
🧭 Agent 技能失败归因与结构化修复
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) · The Hong Kong University of Science and Technology
提出 RESKILL，通过显式失败归因、覆盖度归因选择局部技能补丁及重测条件更新，显著提升交互式语言 Agent 的修复效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商推荐/广告策略 Agent 中，用「覆盖度归因」替代全量重写：失败后仅对覆盖失败解释的局部技能或提示词打补丁，避免影响无关行为，降低回归风险。
- 显式维护修复状态（repair state）：记录失败假设、候选补丁、重测结果，使迭代修复可追溯；可将此数据结构纳入线上推荐 Agent 的调优流程，便于人工审核与回滚。
- 将「重测失败」也作为后续修复的输入：不丢弃不成功的 retest，而是用它更新活跃失败解释，让模型在下一轮聚焦未解决问题；适用于多轮策略搜索、query 改写、工具调用等需要反复试错的场景。
- 把 LLM 生成的修复因子结构化（如 JSON 字段：failure_hypothesis, patch, coverage），由程序控制选择与更新，而不是依赖一次性的自然语言 reflection；工程实现上可复制此模式，提升修复的稳定性和可复用性。