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本文提出了 Group of Skills (GoSkills)，这是一种检索方法，通过将原子技能组织为带有角色标签的执行上下文，从而在有限的上下文预算内提升智能体的性能。
本文提出了 SkillRet，这是一个用于评估 LLM 智能体技能检索的大规模基准，旨在解决从大型技能库中选择相关技能的挑战。该基准提供了包含超过 17,000 项技能的 dataset，并证明针对特定任务的微调能显著提升检索性能。