LLM Agent 的技能管理革命：從 Voyager 到 MUSE-Autoskill 的 Skill Lifecycle 全景
MUSE-Autoskill（2026）提出五階段 skill 生命週期框架，自創 skill 在 SkillsBench 達 60.35%（+7.16%），成功生成 skill 的任務上更達 87.94%，超越人工撰寫上限。本文整合六篇 arXiv 論文，梳理 skill evolution 研究全景。
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2 篇文章把 LLM Agent 的 skills / tools / code interpreter 真正組裝起來：一份論文導讀地圖
LLM agent 的難點不是把 function calling、skill、code interpreter、文件工具各自做出來，而是把它們組成一個會選工具、會寫程式、會拆任務、會驗證結果、又不會被 prompt injection 打穿的系統。這篇把代表論文整理成六個工程決策：function calling 可靠度、tool/skill selection、code-as-action、多步 planning、skill 系統、安全與文件生成。