SkillForge, 저장소별 스킬로 에이전트를 훈련하다

연구진은 특정 저장소에서의 이슈 해결 능력 향상을 목표로 하는 LLM 기반 소프트웨어 에이전트용 자기 증류 프레임워크 SkillForge를 제안했다. 이 방법은 테스트로 검증된 핵심 기능을 재구현해 프로젝트별 이슈를 합성한 뒤, 에이전트가 해당 이슈를 해결하게 하고 그 결과를 저장소 엔티티와 연결된 재사용 가능한 엔티티 기반 스킬로 증류한다. 논문은 SkillForge가 오픈소스 및 폐쇄형 모델을 사용한 실험 전반에서 강력한 기준선 대비 이슈 해결 성능을 개선했다고 보고했다.