一篇来自 arXiv 的新研究论文探讨了 LLM 代理在扩展其技能库时性能下降的问题。研究发现，随着技能库的增长，代理的性能可能会下降多达 21%，这主要是由于“技能 the shadowing”，即代理错误地选择了技能。虽然上下文开销也起着次要作用，但研究表明，技能选择的失败是主要瓶颈，而不是增加的上下文大小。 AI
影响 确定了扩展 LLM 代理的一个关键限制，表明需要改进技能选择机制。
排序理由 学术论文，详细介绍了 LLM 代理开发中的一个特定技术挑战。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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