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SkillDAG
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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。
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SkillDAG 通过演化图改进LLM代理技能选择
研究人员开发了SkillDAG，一个将LLM代理的技能间关系建模为类型有向图的新颖系统。该图在执行期间动态更新和查询，使代理能够比传统方法更有效地选择技能。SkillDAG在ALFWorld和SkillsBench等基准测试中表现出显著改进，成功率超越现有基线超过12%。