실패 사례 메모리로 에이전트 스킬을 자가개선하는 두 방식
SkillRevise는 실패 트레이스로 스킬을 최소 수정해 SkillsBench 성공률 36.05%→61.63%를 달성했고, MNL은 배치 실패를 클러스터링해 공통 규칙으로 증류한다. 실패를 어떻게 구조화하고 검증된 개선만 반영할지, 에이전트 자가개선의 실행 루프를 실측으로 정리했다.
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스킬을 압축해야 하는 이유 — SkillZip의 구조적 압축 실측 31.2%
자가진화 에이전트의 스킬 비대화 문제를 해결하는 SkillZip. 평가 없이 구조적으로 압축해 압축률 31.2%, 성능은 오히려 상승, 3.5배 빠르고 rollout 0회. 자가진화 시리즈 후속작.
에이전트 스킬의 자가개선, 정적에서 동적 스킬로
SkillProx 논문이 입증한 "스킬 구조화 = 품질 향상" 원리가 어떻게 프로덕션 도구로 구현됐는지 실측 분석합니다. 24종 스킬, 8개 슬래시 커맨드, 85K★.
에이전트 스킬은 스스로 진화할 수 있을까 — SkillProx 논문의 실측 검증
2026-08-07 공개된 arXiv 논문 SkillProx(2608.07449) — 에이전트 스킬 자기진화를 실측 검증. 사람이 만든 스킬이 오히려 성능을 떨어뜨리는 역설(45.3→36.7), 검증 없는 진화는 폭락(→13.0), 닫힌 루프 검증의 가치(→54.5).