[논문리뷰] SkillsVote: Lifecycle Governance of Agent Skills from Collection, Recommendation to Evolution본 연구는 대규모 오픈소스 Skill 생태계의 비정형성, 중복성, 품질 불균형 문제를 해결하고 에이전트의 효율적인 경험 재사용을 가능하게 하는 체계적인 거버넌스 프레임워크를 제안합니다.#Review#LLM Agents#Agent Skills#Lifecycle Governance#Skill Recommendation#Attribution#Skill Evolution2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver본 연구는 다중 사용자 환경에서 발생한 대규모 상호작용 궤적을 중앙 집중적으로 수집하여 자율적으로 스킬을 개선하는 SkillClaw 프레임워크를 제안한다. 수집된 궤적은 스킬별로 그룹화되어 Agentic Evolver에 입력되며, 진화 엔진은 이를 바탕으로 스킬의 Refine, Create, Skip 여부를 결정한다.#Review#LLM Agents#Skill Evolution#Multi-user Ecosystem#Collective Learning#Agentic Evolver#Procedural Memory2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Trace2Skill: Distill Trajectory-Local Lessons into Transferable Agent SkillsLarge Language Model (LLM) 기반의 Agent는 복잡한 태스크를 해결하기 위해 Domain-specific Skill에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.#Review#LLM Agents#Skill Evolution#Trajectory Analysis#Inductive Reasoning#Transferable Skills#Conflict-Free Consolidation2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중