ReSkill：在智能体强化学习中协调技能创建与策略优化

ReSkill 是一种新型的智能体强化学习框架，旨在解决现有方法中技能创建与策略优化脱节的问题。它受 Anthropic 的 Skill Creator 启发，将技能创建嵌入到策略学习循环中，通过断言驱动的技能创建器、组内采样和自适应 Thompson 采样三个机制，实现技能与策略的协同进化。实验表明，ReSkill 在多个领域优于现有方法，尤其在未见任务上表现突出，能自动创建、测试、优化和淘汰技能。该工作为构建可泛化的智能体系统提供了新思路。