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Skill-DisCo 是一个框架,它将可重用的程序化技能从成功的智能体轨迹中提炼出来,并将其编译成可调用、可执行的程序。在 ALFWorld 和 WebArena 上的实验表明,该框架提高了成功率并减少了智能体的回合数。
SkillEvolBench 是一个诊断性基准,用于评估大语言模型代理是否能够将情景经验提炼为可重用的程序技能。它包含六个环境中的180个任务,并发现当前代理通常难以形成稳健的可重用技能,原始轨迹重用往往优于提炼后的技能。