GraphSkillEvo: 图结构智能体技能的进化优化

摘要

现有技能优化方法多把技能表示为非结构化自然语言指令，既缺乏工作流层面的明确指引、冗余较多，又因搜索空间过大而难以优化。为此，GraphSkillEvo 将技能表示为图结构的自然语言产物：每个节点代表一个执行步骤及其操作指引，有向边编码步骤间依赖上下文的转移，从而提供清晰的工作流指引并便于优化。在此基础上，作者提出 GraphSkillEvo，一个面向图结构技能的种群式进化优化框架，包含变异与交叉算子，通过维护多个候选技能并组合有效组件，实现比纯 LLM 迭代自我修正更广、更全面的结构化技能空间探索。在五个智能体基准上的大量实验表明，GraphSkillEvo 稳定优于强基线 SkillOpt，在 GPT-5.4-nano 上平均准确率提升 4.01%，在 GPT-5.4 上提升 1.76%。