https://techllm.github.io/tags/%EC%9C%84%ED%82%A4/Recent content in 위키 on TechLLMHugokoSat, 07 Nov 2026 07:36:06 +0900https://techllm.github.io/posts/wikiskill-compiling-agent-experience-into-persistent-knowledge-for-ski/Sat, 07 Nov 2026 07:36:06 +0900https://techllm.github.io/posts/wikiskill-compiling-agent-experience-into-persistent-knowledge-for-ski/WikiSkill은 에이전트의 실행 기록을 별도의 지속 위키에 축적하고, 이를 바탕으로 재사용 가능한 작업 스킬을 반복 개선하는 프레임워크다. 5개 벤치마크와 5개 모델 평가에서 각 모델의 가장 강한 비교 진화법보다 평균 성능이 3.3~12.0점 높았다. 위키를 유지하지 않는 설정과의 절제 실험은 지속 지식 축적이 핵심임을 보여준다. 또한 진화된 스킬은 다른 모델과 모델 계열로 전이되어 자기 모델로 만든 스킬보다 나을 때도 있으며, 이는 스킬 발견과 스킬 실행 능력이 서로 다른 능력임을 시사한다.