論文の概要: SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09297v1
- Date: Fri, 10 Apr 2026 13:08:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.871455
- Title: SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering
- Title（参考訳）: SkillMOO: ソフトウェア工学のためのエージェントスキルの多目的最適化
- Authors: Jingzhi Gong, Ruizhen Gu, Zhiwei Fei, Yazhuo Cao, Lukas Twist, Alina Geiger, Shuo Han, Dominik Sobania, Federica Sarro, Jie M. Zhang,
- Abstract要約: SkillMOOはパスレートを最大131%改善し、最適化オーバーヘッドの低いタスク毎の最高のベースラインに対して、コストを最大32%削減する。
LLMによる編集とNSGA-IIサバイバルセレクションを用いて,自動でスキルバンドルを進化させる多目的最適化フレームワークであるSkillMOOを提案する。
3つのSkillsBenchソフトウェアエンジニアリングタスクでは、SkillMOOはパスレートを最大131%改善し、最適化オーバーヘッドの低いタスク毎の最高のベースラインに対して最大32%のコスト削減を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.008257157319271
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agent skills provide modular, task-specific guidance for LLM- based coding agents, but manually tuning skill bundles to balance success rate, cost, and runtime is expensive and fragile. We present SkillMOO, a multi-objective optimization framework that automatically evolves skill bundles using LLM-proposed edits and NSGA-II survivor selection: a solver agent evaluates candidate skill bundles on coding tasks and an optimizer agent proposes bundle edits based on failure analysis. On three SkillsBench software engineering tasks, SkillMOO improves pass rate by up to 131% while reducing cost up to 32% relative to the best baseline per task at low optimization overhead. Pattern analysis reveals pruning and substitution as primary drivers of improvement, suggesting effective bundles favor minimal, focused content over accumulated instructions.
- Abstract（参考訳）: エージェントスキルは、LLMベースのコーディングエージェントに対してモジュール化されたタスク固有のガイダンスを提供するが、成功率、コスト、ランタイムのバランスをとるために手動でスキルバンドルを調整することは高価で脆弱である。
本稿では,LLMが提案する編集とNSGA-IIサバイバル選択を用いて,自動でスキルバンドルを進化させる多目的最適化フレームワークであるSkillMOOについて述べる。
3つのSkillsBenchソフトウェアエンジニアリングタスクでは、SkillMOOはパスレートを最大131%改善し、最適化オーバーヘッドの低いタスク毎の最高のベースラインに対して最大32%のコスト削減を実現している。
パターン解析により、改善の原動力としてプルーニングと置換が明らかとなり、効果的なバンドルは蓄積された命令よりも最小限に焦点を絞ったコンテンツを好むことが示唆された。
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