SE-GoS

新的SE-GoS框架增强了LLM代理的技能检索能力

研究人员开发了SE-GoS，一个旨在通过改进技能检索来提高大型语言模型（LLM）代理效率的新颖框架。这种无需训练的方法利用历史执行轨迹演化现有的技能图谱，优化拓扑结构、边权重和技能描述。在SkillsBench上针对三种不同的LLM进行的实验表明，与静态技能加载相比，SE-GoS在任务奖励方面持续提升，并减少了令牌使用量，且改进能有效迁移到新任务。