MetaSkill-Evolve: Recursive Self-Improvement of LLM Agents via Two-Timescale Meta-Skill Evolution
MetaSkill-Evolve：通过双时间尺度元技能进化实现 LLM Agent 递归自改进
🧭 Agent 递归自改进 · 双时间尺度进化
LMU Munich · The Chinese University of Hong Kong · MCML · MemAgents Lab
提出双时间尺度框架，让 Agent 的任务技能和元技能（改进流程）都能递归自进化，提升长程任务表现
📌 工作参考价值（4 点）
- 技能文件自动演进：可将推荐对话 Agent 的回复策略、多轮流程写为 Markdown 技能文件，由 Agent 根据交互反馈自我反思、改写，减少人工维护成本
- 双层进化机制：慢速更新“如何改进”的元技能（分析/检索/分配/提议/进化配置），快速更新具体任务技能，使 Agent 能适应不同任务分布，可迁移到推荐策略的自适应优化
- 单一冻结模型复用：整个改进流水线共享一个冻结 LLM，无需额外训练，适合线上部署 Agent 快速迭代实验
- 整体借鉴：在推荐/搜索场景中，为 Agent 引入可编辑的技能库，并记录执行轨迹，用 LLM 从失败案例自动提炼改进规则，实现持续自提升