論文の概要: SkillRouter: Retrieve-and-Rerank Skill Selection for LLM Agents at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.22455v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 18:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.141138
• Title: SkillRouter: Retrieve-and-Rerank Skill Selection for LLM Agents at Scale
• Title（参考訳）: SkillRouter: LLMエージェントを大規模に検索・実行可能なスキル選択
• Abstract要約: ユーザタスクが与えられた大きなプールから,最も関連性の高いスキルを取得するためには,スキルルーティングが必要である。 その実用的重要性にもかかわらず、スキル・ルーティングは未探索のままである。 Skillは2段階のレシーブ・アンド・リロードパイプラインで、合計1.2Bのパラメータしか持たない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.512890692955285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As LLM agent ecosystems grow, the number of available skills (tools, plugins) has reached tens of thousands, making it infeasible to inject all skills into an agent's context. This creates a need for skill routing -- retrieving the most relevant skills from a large pool given a user task. The problem is compounded by pervasive functional overlap in community skill repositories, where many skills share similar names and purposes yet differ in implementation details. Despite its practical importance, skill routing remains under-explored. Current agent architectures adopt a progressive disclosure design -- exposing only skill names and descriptions to the agent while keeping the full implementation body hidden -- implicitly treating metadata as sufficient for selection. We challenge this assumption through a systematic empirical study on a benchmark of ~$80K skills and 75 expert-verified queries. Our key finding is that the skill body (full implementation text) is the decisive signal: removing it causes 29--44 percentage point degradation across all retrieval methods, and cross-encoder attention analysis reveals 91.7% of attention concentrating on the body field. Motivated by this finding, we propose SkillRouter, a two-stage retrieve-and-rerank pipeline totaling only 1.2B parameters (0.6B encoder + 0.6B reranker). SkillRouter achieves 74.0% top-1 routing accuracy and delivers the strongest average result among the compact and zero-shot baselines we evaluate, while remaining deployable on consumer hardware.
• Abstract（参考訳）: LLMエージェントのエコシステムが成長するにつれて、利用可能なスキル(ツール、プラグイン)の数は数万に達し、エージェントのコンテキストにすべてのスキルを注入することができない。 これにより、ユーザタスクが与えられた大きなプールから最も関連性の高いスキルを取り出す、スキルルーティングの必要性が生まれます。 この問題は、多くのスキルが同様の名前と目的を共有しながら実装の詳細が異なるコミュニティスキルレポジトリにおいて、多岐にわたる機能オーバーラップによって複雑化されている。 その実用的重要性にもかかわらず、スキル・ルーティングは未探索のままである。 現在のエージェントアーキテクチャでは、プログレッシブな公開設計が採用されています -- 完全な実装ボディを隠蔽しながら、スキル名と記述のみをエージェントに公開することで、メタデータを選択に十分なものとして暗黙的に扱います。 約80Kのスキルと75のエキスパート検証クエリのベンチマークに関する体系的な実証的研究を通じて、この仮定に挑戦する。 我々のキーとなる発見は、スキルボディ(フル実装テキスト)が決定的な信号であり、すべての検索方法において29～44パーセントのポイント劣化を引き起こし、クロスエンコーダのアテンション分析により、ボディフィールドに集中している注意の91.7%が明らかになる。 この発見によって動機づけられたSkillRouterは、1.2Bパラメータ(0.6B encoder + 0.6B reranker)の合計で2段階のレシーブ・アンド・リロードパイプラインである。 SkillRouterは74.0%のトップ1ルーティング精度を達成し、評価したコンパクトでゼロショットのベースラインの中で最も高い平均結果を提供する。

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