論文の概要: Skill Retrieval Augmentation for Agentic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24594v1
- Date: Mon, 27 Apr 2026 15:19:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.116213
- Title: Skill Retrieval Augmentation for Agentic AI
- Title（参考訳）: エージェントAIのためのスキル検索強化
- Abstract要約: 既存のエージェントシステムでは、スキルを取り入れるための主要な戦略は、コンテキストウィンドウ内で利用可能なスキルを列挙することである。
本稿では,SRA(Skill Retrieval Augmentation, SRA)を定式化し, エージェントが要求に応じて外部スキルコーパスから適切なスキルを動的に取得し, 取り入れ, 適用する新しいパラダイムについて述べる。
SRA-Benchは、完全なSRAパイプラインの評価のための最初のベンチマークであり、スキル検索、スキルの取り込み、エンドタスクの実行をカバーしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.71123853744993
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As large language models (LLMs) evolve into agentic problem solvers, they increasingly rely on external, reusable skills to handle tasks beyond their native parametric capabilities. In existing agent systems, the dominant strategy for incorporating skills is to explicitly enumerate available skills within the context window. However, this strategy fails to scale: as skill corpora expand, context budgets are consumed rapidly, and the agent becomes markedly less accurate in identifying the right skill. To this end, this paper formulates Skill Retrieval Augmentation (SRA), a new paradigm in which agents dynamically retrieve, incorporate, and apply relevant skills from large external skill corpora on demand. To make this problem measurable, we construct a large-scale skill corpus and introduce SRA-Bench, the first benchmark for decomposed evaluation of the full SRA pipeline, covering skill retrieval, skill incorporation, and end-task execution. SRA-Bench contains 5,400 capability-intensive test instances and 636 manually constructed gold skills, which are mixed with web-collected distractor skills to form a large-scale corpus of 26,262 skills. Extensive experiments show that retrieval-based skill augmentation can substantially improve agent performance, validating the promise of the paradigm. At the same time, we uncover a fundamental gap in skill incorporation: current LLM agents tend to load skills at similar rates, regardless of whether a gold skill is retrieved or whether the task actually requires external capabilities. This shows that the bottleneck in skill augmentation lies not only in retrieval but also in the base model's ability to determine which skill to load and when external loading is actually needed. These findings position SRA as a distinct research problem and establish a foundation for the scalable augmentation of capabilities in future agent systems.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がエージェント的問題解決へと進化するにつれて、彼らはますます、独自のパラメトリック能力を超えたタスクを処理するために、外部で再利用可能なスキルに依存している。
既存のエージェントシステムでは、スキルを取り入れるための主要な戦略は、コンテキストウィンドウ内で利用可能なスキルを明示的に列挙することである。
しかし、この戦略はスケールしない: スキルコーパスが拡大するにつれて、コンテキスト予算が急速に消費され、エージェントが適切なスキルを特定するのに顕著に精度が低下する。
この目的のために、エージェントが要求に応じて大きな外部スキルコーパスから関連スキルを動的に取り出し、組み入れ、適用する新しいパラダイムであるSRA(Skill Retrieval Augmentation)を定式化する。
そこで本研究では,大規模スキルコーパスの構築と,SRAパイプラインの分解評価のための最初のベンチマークであるSRA-Benchを導入する。
SRA-Benchには5,400の能力集中型テストインスタンスと636の手作業で作られた金のスキルが含まれており、これらはウェブで収集されたイントラクタスキルと混ざり合い、26,262の大規模なコーパスを形成している。
広範囲な実験により、検索に基づくスキル強化はエージェントのパフォーマンスを大幅に改善し、パラダイムの約束を検証できることが示されている。
同時に、現在のLLMエージェントは、金のスキルが回収されるか、そのタスクが実際に外部能力を必要とするかに関わらず、同様の速度でスキルをロードする傾向にある。
これは、スキル強化のボトルネックは、検索だけでなく、ベースモデルのどのスキルをロードするか、実際に外部のローディングが必要なのかを判断する能力にも関係していることを示している。
これらの知見は、SRAを別個の研究課題として位置づけ、将来のエージェントシステムにおけるスケーラビリティ向上の基礎を確立した。
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