智能体技能

从原始经验到技能消耗：模型生成的智能体技能的系统性研究

该论文系统研究了语言智能体通过复用技能提升性能的过程。研究构建了一个基于效用的评估框架，覆盖五个不同的智能体任务领域，分析技能生成、提取和消耗的全生命周期。结果表明，模型生成的技能平均有益，但存在显著的负迁移现象，且不同模型在提取和消耗技能时表现差异大，技能效用与模型规模或基线任务强度无关。论文深入剖析了经验组成、技能属性及其跨消费者迁移机制，并提出了一个指导技能提取的元技能，能有效提升技能质量并减少负迁移。