OpenSkill: LLMエージェントがゼロから自己進化するフレームワーク提案

要約

LLMエージェントのデプロイ後適応には通常、検証シグナルや成功軌跡などの学習ループが必要だが、実環境ではタスクプロンプトしか与えられない場合が多い。OpenSkillはドキュメントやリポジトリ、Webから知識と検証アンカーを取得し、転用可能なスキルを自律的に構築する。対象タスクの正解ラベルを使わず仮想タスクでスキルを精錬し、3つのベンチマークで最高の自動パス率を達成した。構築されたスキルはモデル固有の調整なしに他モデルへ転用可能であることも確認されている。