論文の概要: SkillLens: Adaptive Multi-Granularity Skill Reuse for Cost-Efficient LLM Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08386v1
• Date: Fri, 08 May 2026 18:48:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.604822
• Title: SkillLens: Adaptive Multi-Granularity Skill Reuse for Cost-Efficient LLM Agents
• Title（参考訳）: SkillLens: コスト効率の良いLLMエージェントのための適応型多粒度スキル再利用
• Abstract要約: SkillLensは階層的なスキル進化フレームワークで、スキルをポリシー、戦略、手順、プリミティブの4層グラフにまとめる。 セマンティックなスキルシードを検索し、スキルグラフの次数補正されたランダムウォークを通じて拡張し、各訪問したユニットが受け入れられ、分解され、書き直され、スキップされるかどうかを検証器を使って決定する。 MuLocbenchとALFWorld全体で、SkillLensは、強いスキルベースのベースラインよりも一貫して改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.293920920196533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skill libraries have become a practical way for LLM agents to reuse procedural experience across tasks. However, existing systems typically treat skills as flat, single-resolution prompt blocks. This creates a tension between relevance and cost: injecting coarse skills can introduce irrelevant or misleading context, while rewriting entire skills is expensive and often unnecessary. We propose SkillLens, a hierarchical skill-evolution framework that organizes skills into a four-layer graph of policies, strategies, procedures, and primitives, and retrieves them at mixed granularity. Given a task, SkillLens first retrieves semantically relevant skill seeds, expands them through degree-corrected random walk over the skill graph, and then uses a verifier to decide whether each visited unit should be accepted, decomposed, rewritten, or skipped. This enables the agent to reuse compatible subskills directly while adapting only locally mismatched components. To improve the system over time, SkillLens further refines multi-granularity skills and verifier in order to improve its routing decisions. We provide theoretical analysis showing that mixed-granularity adaptation incurs sublinear cost under sparse mismatch assumptions and that the evolutionary update rule monotonically improves the validation objective until a local optimum. Across MuLocbench and ALFWorld, SkillLens consistently improves over strong skill-based baselines, achieving up to a 6.31 percentage-point Acc@1 gain for bug localization and raising agent success rate from 45.00% to 51.31%.
• Abstract（参考訳）: スキルライブラリは、LLMエージェントがタスク間の手続き的体験を再利用する実践的な方法となっている。 しかし、既存のシステムは、通常、スキルを平らでシングルレゾリューションなプロンプトブロックとして扱う。 粗いスキルを注入することで、関係のない、あるいは誤解を招くような状況が生まれます。 SkillLensは階層的なスキル進化フレームワークで、スキルをポリシー、戦略、手順、プリミティブの4層グラフに整理し、それらを混合した粒度で検索する。 タスクが与えられたら、SkillLensはまずセマンティックなスキルシードを検索し、それをスキルグラフの次数補正されたランダムウォークを通じて拡張し、次に検証器を使用して、訪問した各ユニットを受け入れ、分解、書き直し、スキップするかどうかを判断する。 これにより、エージェントは、ローカルにミスマッチしたコンポーネントだけを適用しながら、互換性のあるサブスキルを直接再利用できる。 時間とともにシステムを改善するため、SkillLensはルーティング決定を改善するために、多粒度スキルと検証器をさらに洗練する。 本研究では,混合粒度適応がスパースミスマッチ仮定の下でサブ線形コストを発生させ,進化的更新規則が局所最適まで検証対象を単調に改善することを示す理論的解析を行った。 MuLocbenchとALFWorld全体で、SkillLensは、強いスキルベースのベースラインを継続的に改善し、バグのローカライゼーションとエージェントの成功率を45.00%から51.31%に向上させる6.31パーセントのAcc@1ゲインを達成した。

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