COBRA-Skills: 基于上下文赌博机的高效代理技能优化（开源）

我们一直在探索如何使代理技能优化更加高效。许多现有方法遵循生成-执行-分析-优化循环：候选技能在真实任务上执行，失败轨迹被分析，技能被反复重写。这种方法可能有效，但很快会变得昂贵。COBRA-Skills 将其视为一个顺序预算分配问题：下一个最值得评估的技能是什么？我们的循环大致是：维护一个候选技能种群；使用神经预测器估计技能效用；使用 LinearUCB 平衡利用和探索；仅在目标代理上评估选定的技能；重用执行反馈以进行计划的再生、变异和交叉。我们在涵盖搜索问答、电子表格、文档理解、数学推理、社会推理和具身任务的 6 个代理基准测试上进行了测试，涉及 3 个目标模型。主要结果：在比较方法中平均性能最佳；优化成本比 SkillOpt 低约 55-58%；每个基准仅需 50 个优化示例；在 Codex 和 Claude Code 框架下仍然有效；当目标模型本身用于技能生成和优化时也仍然有效。我们发现有趣的一点是，主要收益并非仅仅来自减少目标代理的执行。成本的大幅降低主要源于避免了重复的基于 LLM 的轨迹分析和技能重写。论文：https://arxiv.org/abs/2609.11682 代码：https://github.com/Jerry-LuP/COBRA-Skills HF：https://huggingface.co/papers/2609.11682 我们很感兴趣收到反馈，特别是来自从事代理技能、提示优化或上下文赌博机工作的人。