論文の概要: SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04448v1
- Date: Thu, 26 Feb 2026 14:24:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:10.882058
- Title: SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills
- Title（参考訳）: SkillNet: AIスキルの作成、評価、接続
- Authors: Yuan Liang, Ruobin Zhong, Haoming Xu, Chen Jiang, Yi Zhong, Runnan Fang, Jia-Chen Gu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Xin Xu, Tongtong Wu, Kun Wang, Yang Liu, Zhen Bi, Jungang Lou, Yuchen Eleanor Jiang, Hangcheng Zhu, Gang Yu, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Chenxi Wang, Yijun Wang, Zifei Shan, Xi Chen, Zhaopeng Tu, Feiyu Xiong, Xin Xie, Peng Zhang, Zhengke Gui, Lei Liang, Jun Zhou, Chiyu Wu, Jin Shang, Yu Gong, Junyu Lin, Changliang Xu, Hongjie Deng, Wen Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Fei Huang, Ningyu Zhang, Jeff Z. Pan, Guilin Qi, Haofen Wang, Huajun Chen,
- Abstract要約: SkillNetは、大規模にAIスキルを作成し、評価し、組織化するように設計されたオープンインフラストラクチャである。
私たちのインフラストラクチャは、20万を超えるスキルのリポジトリ、インタラクティブなプラットフォーム、多目的Pythonツールキットを統合しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 159.47504178122156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current AI agents can flexibly invoke tools and execute complex tasks, yet their long-term advancement is hindered by the lack of systematic accumulation and transfer of skills. Without a unified mechanism for skill consolidation, agents frequently ``reinvent the wheel'', rediscovering solutions in isolated contexts without leveraging prior strategies. To overcome this limitation, we introduce SkillNet, an open infrastructure designed to create, evaluate, and organize AI skills at scale. SkillNet structures skills within a unified ontology that supports creating skills from heterogeneous sources, establishing rich relational connections, and performing multi-dimensional evaluation across Safety, Completeness, Executability, Maintainability, and Cost-awareness. Our infrastructure integrates a repository of over 200,000 skills, an interactive platform, and a versatile Python toolkit. Experimental evaluations on ALFWorld, WebShop, and ScienceWorld demonstrate that SkillNet significantly enhances agent performance, improving average rewards by 40% and reducing execution steps by 30% across multiple backbone models. By formalizing skills as evolving, composable assets, SkillNet provides a robust foundation for agents to move from transient experience to durable mastery.
- Abstract（参考訳）: 現在のAIエージェントは、柔軟にツールを呼び出し、複雑なタスクを実行することができるが、彼らの長期的な進歩は、体系的な蓄積とスキルの移譲の欠如によって妨げられる。
スキル統合のための統一されたメカニズムがなければ、エージェントはしばしば‘車輪を再発明’し、以前の戦略を活用せずに、独立したコンテキストでソリューションを再発見する。
この制限を克服するために、大規模にAIスキルを作成し、評価し、組織化するように設計されたオープンインフラストラクチャであるSkillNetを紹介します。
SkillNetは、異種ソースからのスキルの作成、リッチなリレーショナル接続の確立、安全、完全性、実行可能性、保守性、コスト認識の多次元評価を支援する統一オントロジー内のスキルを構築する。
私たちのインフラストラクチャは、20万を超えるスキルのリポジトリ、インタラクティブなプラットフォーム、多目的Pythonツールキットを統合しています。
ALFWorld、WebShop、ScienceWorldの実験的評価では、SkillNetはエージェントのパフォーマンスを大幅に向上し、平均報酬を40%改善し、複数のバックボーンモデルで実行ステップを30%削減している。
スキルを進化的かつ構成可能な資産として形式化するSkillNetは、エージェントが過渡的な経験から永続的な熟達に移行するための堅牢な基盤を提供する。
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