Skill++ 论文:技能库扩到 731 个,路由准确率从 36.4% 提至 76.3%
dair_ai · x · 2026-11-03
dair-ai 推荐了一篇关于 scaling agent skills 的论文 Skill++: Towards Lifelong Agents via Routing-Aware Skill Refinement(arXiv,UIUC、MBZUAI、Recursal 等机构)。
问题:LLM agent 的技能库会随用户/agent 不断添加新技能而持续增长。技能路由器只按名称和描述(metadata)选择技能,当新技能的 metadata 与旧技能相似时,会挤掉或顶替旧技能,导致原本正确的路由失效——即「终身技能路由」的类增量持续学习问题。
方法:Skill++ 只重写每个新进技能的名称和描述:新描述说明该技能支持什么、与最接近的现有技能有何差异、排除了什么。无需路由器再训练、无需标注数据。
结果:技能库增长到 731 个技能、历经十个 session 后,路由器对 76.3% 的查询能选中全部所需技能,而使用原始 metadata 时仅 36.4%;顶替错误几乎消失,拥挤错误减半。在三个 benchmark 和五个 LLM 路由器上均优于对比方法,并在 Codex CLI agent harness 中也提升了表现。
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