**CaSKG：基于反事实因果的技能图实现可扩展Agent技能检索**

_CaSKG: Counterfactual-Causal Skill Graphs for Scalable Agent Skill Retrieval_

> HuggingFace社区热门论文提出CaSKG框架，通过反事实因果校准程序关系，构建高质量技能图以提升LLM Agent的技能检索效率。在ALFWorld和ScienceWorld基准测试中，该方法在全部12组模型与基准组合中取得最高任务得分，显著优于现有Graph-of-Skills方法。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-08-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2608.25500)