Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills
基于求解轨迹技能的自演化编码Agent
🧭 自演化Agent·技能注册与课程学习 ★ 深度解读
Shanghai Jiao Tong University · Alibaba Group
将求解轨迹蒸馏为结构化Agent技能，驱动自适应课程生成与梯度对齐选择，在SWE-bench Verified达到50.40%
📌 工作参考价值（4 点）
- 轨迹→技能→任务闭环：将Agent执行日志中的失败模式与修复策略结构化为Skill Registry，用于定向生成针对性训练任务。可迁移到电商/推荐场景的Agent行为分析，例如从订单纠纷处理轨迹提取决策技能，生成新的客服训练case。
- 梯度对齐课程筛选：用held-out验证集上的策略梯度方向与候选任务梯度余弦相似度做奖励，选出与目标方向一致的训练样本。该方法可推广到任何需要从合成数据中筛选高质量样本的场景，如生成式推荐的Semantic ID训练数据筛选。
- 多角色自演训练框架：同一策略网络在Generator和Solver间切换，共享权重，用GDPO处理多尺度奖励，比单一通过率的GRPO更稳定。借鉴到多智体协作优化时，可设计类似角色切换与奖励解耦训练，减少模式坍塌。
- 执行验证四阶段门控：格式→接地→执行→语义的四关验证保证任务可用且非平凡，可复用于任何依赖代码/工具执行的Agent微调数据构造pipeline。