SkillFlow发布并开源智能体编排框架

Mingda Zhang等研究者发布了名为SkillFlow的流驱动递归技能演化框架。该框架采用基于流的架构，通过可训练的Supervisor和动态技能库，实现了任务编排的自动化。 在技术实现上，SkillFlow引入了Tempered Trajectory Balance (TTB)损失函数。该方法通过采样与奖励成比例的轨迹来保持策略多样性，同时提供了零额外推理成本的透明逐步信用分配机制。 实验结果显示，SkillFlow在14个数据集上的表现显著优于基线模型。目前，该框架的代码已正式开源。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。