論文の概要: Organizing, Orchestrating, and Benchmarking Agent Skills at Ecosystem Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02176v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 18:46:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:57.035685
• Title: Organizing, Orchestrating, and Benchmarking Agent Skills at Ecosystem Scale
• Title（参考訳）: エコシステムスケールでの組織化、オーケストレーション、ベンチマークエージェントスキル
• Abstract要約: AgentSkillOSは、スキル選択、オーケストレーション、エコシステムレベルの管理のための原則化されたフレームワークである。 AgentSkillOSには2つのステージがある。 (i) スキルを機能ツリーに整理する管理スキル。 (ii) DAGベースのパイプラインを通じて複数のスキルを検索し、オーケストレーションし、実行するタスクの解決。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.43462779191672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of Claude agent skills has raised the central question of how to effectively leverage, manage, and scale the agent skill ecosystem. In this paper, we propose AgentSkillOS, the first principled framework for skill selection, orchestration, and ecosystem-level management. AgentSkillOS comprises two stages: (i) Manage Skills, which organizes skills into a capability tree via node-level recursive categorization for efficient discovery; and (ii) Solve Tasks, which retrieves, orchestrates, and executes multiple skills through DAG-based pipelines. To evaluate the agent's ability to invoke skills, we construct a benchmark of 30 artifact-rich tasks across five categories: data computation, document creation, motion video, visual design, and web interaction. We assess the quality of task outputs using LLM-based pairwise evaluation, and the results are aggregated via a Bradley-Terry model to produce unified quality scores. Experiments across three skill ecosystem scales (200 to 200K skills) show that tree-based retrieval effectively approximates oracle skill selection, and that DAG-based orchestration substantially outperforms native flat invocation even when given the identical skill set.Our findings confirm that structured composition is the key to unlocking skill potential. Our GitHub repository is available at:https://github.com/ynulihao/AgentSkillOS.
• Abstract（参考訳）: クロードエージェントスキルの急速な普及は、エージェントスキルのエコシステムを効果的に活用し、管理し、スケールするかという中心的な疑問を引き起こしている。 本稿では,AgentSkillOSを提案する。AgentSkillOSは,スキル選択,オーケストレーション,エコシステムレベルの管理のための,最初の原則的フレームワークである。 AgentSkillOSには2つのステージがある。 一 効率的な発見のためのノードレベルの再帰的分類による能力木にスキルを編成する管理技術 (ii) DAGベースのパイプラインを通じて複数のスキルを検索し、オーケストレーションし、実行するタスクの解決。 エージェントのスキル実行能力を評価するため,データ計算,文書作成,モーションビデオ,ビジュアルデザイン,Webインタラクションの5つのカテゴリにまたがって,30のアーティファクトに富んだタスクのベンチマークを構築した。 LLMに基づくペアワイズ評価を用いてタスク出力の品質を評価し、Bradley-Terryモデルを用いて結果を集約し、統一された品質スコアを生成する。 3つのスキルエコシステムスケール(200～200Kスキル)にわたる実験により、木に基づく検索は、オラクルスキルの選択を効果的に近似し、DAGベースのオーケストレーションは、同一スキルセットを与えられた場合でも、ネイティブフラットな実行を大幅に上回っていることが判明した。 当社のGitHubリポジトリは、https://github.com/ynulihao/AgentSkillOS.comから入手可能です。

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