智能体与自主科学
突破级
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收录解读
很多 agent skill 方法把技能当作一次性产物，缺少长期管理、质量评估和持续演化机制。
MUSE-Autoskill 将技能生命周期拆为 creation、memory、management、evaluation 和 reuse/refinement，让 agent 能把经验沉淀成可检索、可改进的技能资产。
它和本库的 practical track 也相关，但这篇本身是 formal paper，贡献在于把 self-evolving skills 做成明确 agent framework。
它值得收录，因为 skill marketplace / capability extension / self-improving agents 都需要这种生命周期接口，而不是孤立 prompt 或工具脚本。