MultiEvoSkill：结构感知多智能体技能演化框架

Kounianhua Du 等作者提出 MultiEvoSkill 技能优化框架，通过技能编译器把技能转为带类型图结构，由异构智能体系统基于多组经验提出修订建议，再经结构感知辩论与进化机制在依赖和重要性约束下整合候选编辑。作者称，该框架针对单一模型视角下技能难以跨模型泛化、顺序描述无法表达并行分支与依赖的问题，并以多维门控确保每次进化的信息增益与拓扑正确性，系统收敛时得到最优技能。 作者称，与 SOTA 方法的对比实验和消融验证了该框架的有效性与泛化能力。

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