研究团队提出Skill++终身智能体技能路由框架
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2026年11月，研究团队发布终身智能体技能路由框架Skill++。该方法无需重新训练路由器或依赖额外标注数据，主要通过改写新技能的名称与描述，消除大语言模型（LLM）智能体在扩展过程中的技能路由干扰。实验数据显示，在技能库跨越10个阶段增至731个技能的场景下，完整选中所需技能的查询占比从原元数据的36.4%显著提升到76.3%。目前，Skill++已在3个基准测试和5个LLM路由器上全面超越现有对比方法，且该性能增益已成功延伸验证至Codex CLI智能体系统。
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- arXiv 人工智能Skill++：通过路由感知技能精炼迈向终身智能体
研究团队提出 Skill++，无需重训路由器或标注数据，通过改写新技能的名称与描述消除 LLM 智能体的技能路由干扰。技能库跨 10 个阶段增至 731 个技能时，其完整选中所需技能的查询占比从原元数据的 36.4% 提升到 76.3%。该方法在 3 个 benchmark 和 5 个 LLM 路由器上均超越对比方法，增益亦延伸至 Codex CLI 智能体系统。
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Current heat 4·Comparable peak 9（Nov 3 18:00）·Comparable change, last 24 hours-51%
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