研究人员开发了SKT，一个新颖的数据合成管道，旨在增强语言模型代理识别、应用和协调技能的能力。SKT通过选择技能配置，利用基于规则和基于代理的验证来合成任务，并仅保留成功的技能使用轨迹，来生成技能基础任务和经验证的轨迹。该过程从2000个公共技能中产生了4000个任务包和27164个经验证的轨迹。为了评估技能使用性能，该团队还构建了一个新的基准数据集SkillEval。实验表明，在SKT生成的数据上进行微调的模型在各种基准和代理工具中持续提高了技能使用能力。 AI
影响 这项研究介绍了一种提高AI代理使用技能能力的方法，有可能带来更强大、更多功能的AI系统。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种训练AI代理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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