論文の概要: SkillCAT: Contrastive Assessment and Topology-Aware Skill Self-Evolution for LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13317v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 13:12:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.810524
• Title: SkillCAT: Contrastive Assessment and Topology-Aware Skill Self-Evolution for LLM Agents
• Title（参考訳）: SkillCAT: LLMエージェントのコントラスト評価とトポロジック・アウェア・スキル・セルフ進化
• Abstract要約: 現在のパイプラインはタスク毎の1つのトラックから学び、チェックする前に候補スキルパッチをマージし、推論前にフルスキルコーパスをロードする。 トレーニング不要のフレームワークであるSkillCATを提案し,このプロセスを3段階に分けた。 SpreadsheetBench,WikiTableQuestions,DocVQAなど,一般的なエージェントベンチマーク上でSkillCATを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.30624901249764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skill self-evolution methods for LLM agents aim to turn execution trajectories into reusable skill documents, but current pipelines typically learn from one trajectory per task, merge candidate skill patches before checking them, and load the full skill corpus before inference. We propose SkillCAT, a training-free framework that separates this process into three stages. Contrastive Causal Extraction (CCE) samples multiple trajectories for each task and compares same-task success/failure pairs to identify evidence that explains outcome differences. Assessment-Augmented Evolution (AAE) replays each candidate patch on source-task clones and keeps only patches that improve or preserve task outcomes before hierarchical skill patch merging. Topology-Aware Task Execution (TTE) compiles the evolved skills into a routable sub-skill topology, so inference loads only the capability nodes relevant to the task. We evaluate SkillCAT on common agent benchmarks, including SpreadsheetBench, WikiTableQuestions, and DocVQA, and further test cross-model and out-of-distribution generalization. Across these settings, SkillCAT raises the average score over baselines by up to 40.40%, demonstrating reliable skill evolution without model training.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントのスキル自己進化方法は、実行軌跡を再利用可能なスキルドキュメントにすることを目的としているが、現在のパイプラインは通常、タスク毎に1つのトラックから学習し、チェックする前に候補スキルパッチをマージし、推論前にフルスキルコーパスをロードする。 トレーニング不要のフレームワークであるSkillCATを提案し,このプロセスを3段階に分けた。 Contrastive Causal extract (CCE)は、タスクごとに複数のトラジェクトリをサンプリングし、同じタスクの成功/失敗ペアを比較して、結果の違いを説明する証拠を特定する。 Assessment-Augmented Evolution (AAE)は、ソースタスククローン上の各候補パッチをリプレイし、階層的なスキルパッチがマージされる前にタスク結果を改善し、保存するパッチのみを保持する。 Topology-Aware Task Execution (TTE)は、進化したスキルをroutableサブスキルトポロジにコンパイルするので、推論はタスクに関連する機能ノードのみをロードする。 本研究では, SpreadsheetBench, WikiTableQuestions, DocVQAなどの一般的なエージェントベンチマーク上でSkillCATを評価し, さらにクロスモデルとアウト・オブ・ディストリビューションの一般化を検証した。 これらの設定全体で、SkillCATはベースライン平均スコアを最大40.40%引き上げ、モデルトレーニングなしで信頼性の高いスキル進化を示す。

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