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SkillFlow 提出了一种基于流程驱动的递归技能演化框架，用于基于大语言模型的智能体编排，采用 Tempered Trajectory Balance 来防止策略崩溃并提供透明的信用分配。在 14 个数据集上的实验表明，在问答、数学、代码和决策制定任务中，该框架显著优于基线方法。