EVISKILL：将技能演化建立在可回放证据之上

EVISKILL 是一个证据驱动的 LLM 智能体技能演化框架，把执行观察整理为可回放的 Evidence Cards，并让技能编辑显式关联其支撑上下文，再通过定向回放重执行来验证编辑。该方法在三个交互式 benchmark、六种 LLM 主干上验证了有效性，跨 epoch 保留证据并暂存受支持的编辑，由全局验证决定是否纳入最终技能。