論文の概要: Graph of Skills: Dependency-Aware Structural Retrieval for Massive Agent Skills
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05333v2
- Date: Wed, 08 Apr 2026 19:04:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 14:10:47.872074
- Title: Graph of Skills: Dependency-Aware Structural Retrieval for Massive Agent Skills
- Title（参考訳）: スキルのグラフ: 大規模エージェントスキルのための依存性を考慮した構造検索
- Authors: Dawei Liu, Zongxia Li, Hongyang Du, Xiyang Wu, Shihang Gui, Yongbei Kuang, Lichao Sun,
- Abstract要約: Graph of Skills (GoS)は、大規模スキルライブラリのための推論時構造検索層である。
GoSはバニラのフルスキルローディングベースラインに対して平均報酬を43.6%改善した。
GoSは、バニラスキルローディングと単純なベクトル検索の両方を一貫して上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.93279540484981
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Skill usage has become a core component of modern agent systems and can substantially improve agents' ability to complete complex tasks. In real-world settings, where agents must monitor and interact with numerous personal applications, web browsers, and other environment interfaces, skill libraries can scale to thousands of reusable skills. Scaling to larger skill sets introduces two key challenges. First, loading the full skill set saturates the context window, driving up token costs, hallucination, and latency. In this paper, we present Graph of Skills (GoS), an inference-time structural retrieval layer for large skill libraries. GoS constructs an executable skill graph offline from skill packages, then at inference time retrieves a bounded, dependency-aware skill bundle through hybrid semantic-lexical seeding, reverse-weighted Personalized PageRank, and context-budgeted hydration. On SkillsBench and ALFWorld, GoS improves average reward by 43.6% over the vanilla full skill-loading baseline while reducing input tokens by 37.8%, and generalizes across three model families: Claude Sonnet, GPT-5.2 Codex, and MiniMax. Additional ablation studies across skill libraries ranging from 200 to 2,000 skills further demonstrate that GoS consistently outperforms both vanilla skills loading and simple vector retrieval in balancing reward, token efficiency, and runtime.
- Abstract（参考訳）: スキルの使用は現代のエージェントシステムの中核的なコンポーネントとなり、複雑なタスクを完了させるエージェントの能力を大幅に改善することができる。
エージェントが多数のパーソナルアプリケーションやWebブラウザ、その他の環境インターフェースを監視し、操作しなければならない現実世界では、スキルライブラリは数千の再利用可能なスキルにスケールできる。
より大きなスキルセットへのスケーリングには、2つの大きな課題が伴う。
まず、フルスキルセットを読み込むと、コンテキストウィンドウが飽和し、トークンコスト、幻覚、レイテンシが上昇する。
本稿では,大規模技術ライブラリを対象とした推論時構造検索層であるGraph of Skills(GoS)を提案する。
GoSは、スキルパッケージからオフラインで実行可能なスキルグラフを構築し、推論時に、ハイブリッドセマンティックレキシカルシード、リバースウェイトされたパーソナライズされたPersonalized PageRank、コンテキスト予算の水和を通じて、バウンダリ対応のスキルバンドルを取得する。
SkillsBenchとALFWorldでは、バニラのフルスキルローディングベースラインに対して平均報酬を43.6%改善し、入力トークンを37.8%削減し、Claude Sonnet、GPT-5.2 Codex、MiniMaxの3つのモデルファミリを一般化している。
200から2000のスキルを持つスキルライブラリを対象としたさらなるアブレーション調査は、GoSがバニラスキルのロードと単純なベクトル検索の両方で、報酬のバランス、トークン効率、ランタイムを一貫して上回っていることを証明している。
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