論文の概要: Skill-as-Pseudocode: Refactoring Skill Libraries to Pseudocode for LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27955v1
- Date: Wed, 27 May 2026 04:48:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.751186
- Title: Skill-as-Pseudocode: Refactoring Skill Libraries to Pseudocode for LLM Agents
- Title（参考訳）: Skill-as-Pseudocode: LLMエージェントのためのPseudocodeへのスキルライブラリのリファクタリング
- Abstract要約: Skill-as-Pseudocode (SaP) はマークダウンスキルライブラリの型付き擬似コードへの自動変換である。
1つ以上のスキルから引き出された類似の手続きパスのクラスタごとに、SaPは型付きコントラクトを抽出し、それを4チェック決定性検証器を通じてフィルタリングする。
プロモートされた契約は、復元された具体的なアクションテンプレートと共に書き直されたスキルスケルトンにインライン化され、エージェントは2つの補完的な信号を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.78646963535282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Markdown skill libraries for LLM agents ship as free-form prose, forcing the agent to re-derive both the input schema and the concrete invocation syntax on every retrieval. We observe that this often produces a "confused -> re-retrieve -> still confused" loop in which the agent issues a partially-correct action, receives uninformative environment feedback, and re-retrieves the same prose. We propose Skill-as-Pseudocode (SaP), an automatic conversion of markdown skill libraries into typed pseudocode with deterministic quality control. For each cluster of similar procedural passages drawn from one or more skills, SaP extracts a typed contract and filters it through a four-check deterministic verifier (coverage, binding, replacement, risk). Promoted contracts are inlined into a rewritten skill skeleton together with restored concrete action templates, giving the agent two complementary signals: a typed signature for what the skill does and a concrete template for how to invoke it. On the 134-game ALFWorld unseen split with gpt-4o-mini, pooled across three seeds, SaP wins 82/402 paired games versus 47/402 for the Graph-of-Skills (GoS) baseline (pooled McNemar p = 8.2e-5), at -22.8 +/- 6.4% input tokens and -14.5 +/- 4.1% LLM calls per game.
- Abstract（参考訳）: LLMエージェントのマークダウンスキルライブラリは、フリーフォームの散文として出荷され、エージェントは、検索毎に入力スキーマと具体的な呼び出し構文の両方を再帰しなければならない。
エージェントが部分的に正しいアクションを発行し、非形式的環境フィードバックを受け取り、同じ散文を検索する「理解された -> 再検索 -> いまだ混乱している」ループがしばしば発生することを観察する。
本稿では,Skill-as-Pseudocode (SaP)を提案する。
1つ以上のスキルから引き出された同様の手続きパスのクラスタに対して、SaPは型付きコントラクトを抽出し、4チェック決定検証(カバレッジ、バインディング、置換、リスク)を通じてフィルタリングする。
プロモートされたコントラクトは、復元された具体的なアクションテンプレートとともに、書き直されたスキルスケルトンにインライン化され、エージェントに2つの補完的な信号を与える。
134ゲームALFWorldは3つのシードでプールされたgpt-4o-miniで分割され、SaPは82/402ペアのゲームに勝利し、Gloge-of-Skills (GoS)ベースライン(McNemar p = 8.2e-5)では47/402、-22.8 +/-6.4%の入力トークンと-14.5 +/-41%のLDMコールで勝利した。
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