SkillForge: Forging Domain-Specific, Self-Evolving Agent Skills in Cloud Technical Support

Thu, 30 Apr 2026 07:59:25 GMT

### 저자

Xingyan Liu, Xiyue Luo, Linyu Li, Ganghong Huang, Jianfeng Liu, Honglin Qiao

### 💡 개요

본 논문은 클라우드 기술 지원과 같은 엔터프라이즈 환경에서 LLM 기반 에이전트가 실질적으로 활용되기 위한 고품질의 도메인 특화 스킬 생성을 목표로 합니다. 이를 위해 지식 베이스와 과거 지원 티켓을 활용하여 도메인에 적합한 초기 스킬을 생성하고, 실행 실패를 분석하여 스킬을 자동 진단 및 개선하는 SkillForge 프레임워크를 제안합니다. 실험 결과, 제안된 방법론이 기존 방식보다 우수한 초기 스킬을 생성하며, 지속적인 개선 루프를 통해 스킬의 품질을 자동으로 향상시킬 수 있음을 입증했습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 엔터프라이즈 환경에 특화된 LLM 에이전트 스킬 개발의 중요성을 강조하고, 도메인 맥락을 활용한 스킬 생성의 효과성을 보여줍니다.

- 실행 실패로부터 학습하여 스킬을 지속적으로 자동 개선하는 메커니즘은 에이전트 시스템의 성능 향상 및 유지보수에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다.

- 제안된 프레임워크의 자동화된 개선 능력이 수동으로 curated된 전문가 지식을 능가할 수 있음을 보여주어, 향후 LLM 기반 에이전트 개발에 대한 잠재력을 시사합니다.

- 실제 운영 환경에서의 방대한 양의 티켓 데이터가 자동 개선 과정에 필수적이며, 새로운 도메인에 적용 시 초기 데이터셋 구축 및 도메인 특화 지식 베이스 구축에 대한 노력은 여전히 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.08618)