論文の概要: Trace2Skill: Distill Trajectory-Local Lessons into Transferable Agent Skills

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25158v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 08:26:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.180885
• Title: Trace2Skill: Distill Trajectory-Local Lessons into Transferable Agent Skills
• Title（参考訳）: Trace2Skill: トランスファー可能なエージェントスキルにトラックローカライズされたレッスン
• Authors: Jingwei Ni, Yihao Liu, Xinpeng Liu, Yutao Sun, Mengyu Zhou, Pengyu Cheng, Dexin Wang, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang,
• Abstract要約: Trace2Skillは、人間の専門家がいかにスキルを作成できるかを反映するフレームワークです。 個々のトラジェクトリにシーケンシャルに反応する代わりに、Trace2Skillは並列なサブエージェント群を派遣して、さまざまな実行プールを分析する。 トラジェクトリ固有のレッスンを抽出し、階層的にそれらをインダクティブ推論を通じて統合され、コンフリクトフリーなスキルディレクトリに集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.70251646778681
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equipping Large Language Model (LLM) agents with domain-specific skills is critical for tackling complex tasks. Yet, manual authoring creates a severe scalability bottleneck. Conversely, automated skill generation often yields fragile or fragmented results because it either relies on shallow parametric knowledge or sequentially overfits to non-generalizable trajectory-local lessons. To overcome this, we introduce Trace2Skill, a framework that mirrors how human experts author skills: by holistically analyzing broad execution experience before distilling it into a single, comprehensive guide. Instead of reacting sequentially to individual trajectories, Trace2Skill dispatches a parallel fleet of sub-agents to analyze a diverse pool of executions. It extracts trajectory-specific lessons and hierarchically consolidates them into a unified, conflict-free skill directory via inductive reasoning. Trace2Skill supports both deepening existing human-written skills and creating new ones from scratch. Experiments in challenging domains, such as spreadsheet, VisionQA and math reasoning, show that Trace2Skill significantly improves upon strong baselines, including Anthropic's official xlsx skills. Crucially, this trajectory-grounded evolution does not merely memorize task instances or model-specific quirks: evolved skills transfer across LLM scales and generalize to OOD settings. For example, skills evolved by Qwen3.5-35B on its own trajectories improved a Qwen3.5-122B agent by up to 57.65 absolute percentage points on WikiTableQuestions. Ultimately, our results demonstrate that complex agent experience can be packaged into highly transferable, declarative skills -- requiring no parameter updates, no external retrieval modules, and utilizing open-source models as small as 35B parameters.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LLM)エージェントをドメイン固有のスキルで取得することは、複雑なタスクに取り組む上で非常に重要である。 しかし、手作業によるオーサリングは、深刻なスケーラビリティのボトルネックを生み出します。 逆に、自動化されたスキル生成は、浅いパラメトリック知識に依存するか、一般化不可能な軌道局所的なレッスンに順番に過度に適合するため、脆弱または断片化された結果をもたらすことが多い。 この問題を解決するために、私たちはTrace2Skillを紹介します。これは、人間の専門家がいかにスキルを記述しているかを反映するフレームワークです。 個々のトラジェクトリにシーケンシャルに反応する代わりに、Trace2Skillは並列なサブエージェント群を派遣して、さまざまな実行プールを分析する。 トラジェクトリ固有のレッスンを抽出し、階層的にそれらをインダクティブ推論を通じて統合され、コンフリクトフリーなスキルディレクトリに集約する。 Trace2Skillは、既存の人書きスキルの深化と、スクラッチから新しいスキルの作成の両方をサポートする。 スプレッドシート、VisionQA、数学推論といった挑戦的な領域の実験では、Trace2SkillはAnthropicの公式xlsxスキルを含む強力なベースラインで大幅に改善されている。 重要なのは、この軌道上の進化は単にタスクインスタンスやモデル固有のクォークを記憶するだけではない。 例えば、Qwen3.5-35Bが自身の軌道上で進化した技術により、Qwen3.5-122BエージェントはWikiTableQuestionsで57.65ポイントまで向上した。 最終的には、複雑なエージェントエクスペリエンスを高度に転送可能で宣言的なスキルにパッケージ化できることを示します -- パラメータの更新は不要、外部の検索モジュールは不要、オープンソースモデルを35Bパラメータまで活用できます。

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