LLM 에이전트의 스킬을 재실행 가능한 증거로 진화시키는 EVISKILL

핵심 요약

• LLM 에이전트가 모델 파라미터를 업데이트하지 않으면서 상호작용 경험으로부터 재사용 가능한 절차적 지식을 축적하고 개선하는 지속적 스킬 진화를 다룬다.
• 기존 경험 기반 방식들은 편집을 정당화하는 행동 증거와 작업 문맥을 잃기 쉬우며, 전역 검증이 구성 변화들에 대한 불완전한 판단을 제공하는 문제가 있다.
• EVISKILL은 실행 관찰값을 재실행 가능한 증거 카드로 정렬하고, 편집을 그들의 지원 문맥과 명시적으로 연결한다.
• 대상 재실행(targeted replay)이 편집을 재실행으로 검증하고 수정을 위한 피드백을 제공한다.
• 여러 에폭에 걸쳐 EVISKILL은 증거를 보존하고 지원받는 편집을 임시로 유지하여 추가 개선을 가능하게 한다.
• 전역 검증이 편집을 최종 스킬에 통합할 때를 결정한다.
• 6개 LLM 백본을 포함한 3개의 대화형 벤치마크에서 이 방식의 효과를 입증했다.