Google 연구진의 WikiSkill은 전체 실행 기록을 보존하는 Raw Layer, 실패와 성공 패턴을 누적하는 Wiki Layer, 실제 작업에 쓰는 Skill Layer를 분리합니다. 유지관리 에이전트가 실행 흔적을 구조화하고 제안 에이전트가 기술을 수정한 뒤 별도 검증 세트에서 성능이 나빠지면 기술만 되돌리되 실패 이유는 위키에 남깁니다. Qwen, Gemma와 Gemini 계열을 수학, 웹 검색, 스프레드시트, 문서 질의와 가상환경 작업에 평가해 무기술 및 다른 기술 진화 방식보다 일관된 향상을 보고했습니다.
한줄 결론: 에이전트의 연속 학습을 모델 가중치 대신 누적 지식과 회귀 검증이 있는 기술 업데이트로 구현한 구조입니다.