COBRA-Skills는 ‘더 많은 스킬 후보’ 대신 ‘다음에 평가할 후보’를 최적화한다
COBRA-Skills는 contextual bandit으로 실행 평가 예산을 유망하거나 덜 탐색된 agent skill에 배분하고, 실제 rollout 증거로 후보군을 재생성·변이·교차하는 skill-optimization 프레임워크다.
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#Contextual Bandit
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Local Harness는 개인 에이전트의 스킬 선택을 메모리 프롬프트에서 분리한다
arXiv 2606.05828은 개인 에이전트의 스킬 선택을 LLM의 메모리 프롬프트에 맡기는 대신, 로컬 통계 priors와 좁은 LLM override probe로 분리하는 Local Harness를 제안한다.