GraphSkillEvo：图结构智能体技能的进化优化
GraphSkillEvo是一种优化大语言模型智能体技能的方法。它不再将技能表示为缺乏结构的自然语言指令，而是将其建模为有向图：节点包含执行步骤和操作指导，边表示依赖上下文的步骤转换。该方法采用基于种群的进化过程，通过变异和交叉同时探索多个候选技能。在五项智能体基准测试中，作者报告称，与SkillOpt相比，GraphSkillEvo在GPT-5.4-nano上的平均准确率提高了4.01个百分点，在GPT-5.4上提高了1.76个百分点。相关代码已公开。
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