論文の概要: SkillReducer: Optimizing LLM Agent Skills for Token Efficiency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29919v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 15:57:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.771428
- Title: SkillReducer: Optimizing LLM Agent Skills for Token Efficiency
- Title（参考訳）: SkillReducer: トークン効率向上のためのLLMエージェントスキルの最適化
- Authors: Yudong Gao, Zongjie Li, Yuanyuanyuan, Zimo Ji, Pingchuan Ma, Shuai Wang,
- Abstract要約: LLMベースのコーディングエージェントは、エージェントの機能を拡張する事前にパッケージ化された命令セットであるEmphskillsに依存している。
コンテキストウィンドウに挿入されたスキル内容のトークンはすべて、金銭的コストと注意の希釈の両方を引き起こします。
2段階最適化フレームワークである textscSkillReducer を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.2748735514124
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LLM-based coding agents rely on \emph{skills}, pre-packaged instruction sets that extend agent capabilities, yet every token of skill content injected into the context window incurs both monetary cost and attention dilution. To understand the severity of this problem, we conduct a large-scale empirical study of 55,315 publicly available skills and find systemic inefficiencies: 26.4\% lack routing descriptions entirely, over 60\% of body content is non-actionable, and reference files can inject tens of thousands of tokens per invocation. Motivated by these findings, we present \textsc{SkillReducer}, a two-stage optimization framework. Stage~1 optimizes the routing layer by compressing verbose descriptions and generating missing ones via adversarial delta debugging. Stage~2 restructures skill bodies through taxonomy-driven classification and progressive disclosure, separating actionable core rules from supplementary content loaded on demand, validated by faithfulness checks and a self-correcting feedback loop. Evaluated on 600 skills and the SkillsBench benchmark, \textsc{SkillReducer} achieves 48\% description compression and 39\% body compression while improving functional quality by 2.8\%, revealing a \emph{less-is-more} effect where removing non-essential content reduces distraction in the context window. These benefits transfer across five models from four families with a mean retention of 0.965, and generalize to an independent agent framework.
- Abstract（参考訳）: LLMベースのコーディングエージェントは、エージェント機能を拡張する事前パッケージされた命令セットであるemph{skills}に依存するが、コンテキストウィンドウに注入されたスキルコンテンツのトークンは、金銭的コストと注意の希釈の両方を引き起こす。
この問題の深刻さを理解するために、55,315の公開スキルを大規模に検証し、体系的な非効率性を見出す。26.4\%はルーティング記述が完全に欠如しており、60\%以上の身体コンテンツは動作不能であり、参照ファイルは呼び出し毎に数万のトークンを注入することができる。
これらの結果から,2段階最適化フレームワークであるtextsc{SkillReducer}を提案する。
Stage~1は、冗長な記述を圧縮し、逆デルタデバッギングによって欠落した記述を生成することでルーティング層を最適化する。
段階~2は、分類主導の分類とプログレッシブ開示を通じてスキルボディを再構築し、要求に応じてロードされた補足的コンテンツから実行可能なコアルールを分離し、忠実度チェックと自己修正フィードバックループによって検証する。
600のスキルとSkillsBenchベンチマークに基づいて評価された \textsc{SkillReducer} は、48 %の記述圧縮と39 %のボディ圧縮を実現し、機能品質を2.8 %改善した。
これらの利点は、平均保持率0.965の4つのファミリーから5つのモデルに渡り、独立したエージェントフレームワークに一般化される。
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