論文の概要: Skill1: Unified Evolution of Skill-Augmented Agents via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06130v2
• Date: Fri, 08 May 2026 07:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 16:31:23.123738
• Title: Skill1: Unified Evolution of Skill-Augmented Agents via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Skill1:強化学習によるスキル強化エージェントの統一進化
• Abstract要約: 永続的なスキルライブラリにより、言語モデルエージェントはタスク間で成功した戦略を再利用できる。 既存の手法は、これらの機能を分離または別々の報酬源で最適化し、部分的かつ矛盾する進化をもたらす。 Skill1は,共有タスクアウトカム目標に向けて,スキル選択,利用,蒸留を共同開発するための単一の政策を訓練するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.51284576274437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A persistent skill library allows language model agents to reuse successful strategies across tasks. Maintaining such a library requires three coupled capabilities. The agent selects a relevant skill, utilizes it during execution, and distills new skills from experience. Existing methods optimize these capabilities in isolation or with separate reward sources, resulting in partial and conflicting evolution. We propose Skill1, a framework that trains a single policy to co-evolve skill selection, utilization, and distillation toward a shared task-outcome objective. The policy generates a query to search the skill library, re-ranks candidates to select one, solves the task conditioned on it, and distills a new skill from the trajectory. All learning derives from a single task-outcome signal. Its low-frequency trend credits selection and its high-frequency variation credits distillation. Experiments on ALFWorld and WebShop show that Skill1 outperforms prior skill-based and reinforcement learning baselines. Training dynamics confirm the co-evolution of the three capabilities, and ablations show that removing any credit signal degrades the evolution.
• Abstract（参考訳）: 永続的なスキルライブラリにより、言語モデルエージェントはタスク間で成功した戦略を再利用できる。 このようなライブラリを維持するには、3つの結合機能が必要です。 エージェントは、関連するスキルを選択し、実行中に利用し、経験から新たなスキルを蒸留する。 既存の手法は、これらの機能を分離または別々の報酬源で最適化し、部分的かつ矛盾する進化をもたらす。 Skill1は,共有タスクアウトカム目標に向けて,スキル選択,利用,蒸留を共同開発するための単一の政策を訓練するフレームワークである。 このポリシーは、スキルライブラリを検索するためのクエリを生成し、候補を選別し、そのタスクを解決し、軌道から新しいスキルを蒸留する。 すべての学習は単一のタスクアウトカム信号から導かれる。 低周波の傾向は選択を信用し、高周波の変動は蒸留を信用する。 ALFWorldとWebShopの実験によると、Skill1はスキルベースと強化学習のベースラインよりも優れている。 トレーニングのダイナミクスは、3つの能力の共進化を確認し、アブレーションは、クレジット信号の除去が進化を劣化させることを示している。

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