論文の概要: Dynamic Agent Skills: A Lifecycle Survey and Taxonomy of Evolving Skill Libraries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10113v1
- Date: Sat, 11 Jul 2026 04:29:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.304776
- Title: Dynamic Agent Skills: A Lifecycle Survey and Taxonomy of Evolving Skill Libraries
- Title（参考訳）: ダイナミックエージェントスキル: 進化するスキルライブラリのライフサイクル調査と分類
- Abstract要約: 大規模な言語モデルエージェントは、モデル外で再利用可能なプロシージャをますます保存する。
この調査は、このようなスキルライブラリが時間とともにどのように変化するのかを問うものだ。
エージェントは、相互作用から証拠を収集し、スキル更新を提案し、候補者を検証し、承認し、それらを検索と構成のために組織し、修復または不安定なエントリを修復し、証明とロールバックを通じて共有を管理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.414340021489819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language model agents increasingly store reusable procedures outside the model. These reusable procedures are often called \emph{skills}: they may be code functions, natural-language instructions, SKILL.md packages, workflow graphs, or learned adapters that a future agent can retrieve and invoke. This taxonomy-driven survey asks how such skill libraries change over time. Across a $124$-paper $2023$--$2026$ audit set, we synthesize dynamic skill systems as \emph{lifecycle-managed, verified, evolving artifact stores}: agents collect evidence from interaction, propose skill updates, verify and admit candidates, organize them for retrieval and composition, repair or prune stale entries, and govern sharing through provenance and rollback. We organize the literature around three survey tools. First, a $\text{six}$-sense taxonomy distinguishes the structurally different artifacts called ``skills'' in current papers. Second, an $\text{eight}$-stage lifecycle architecture identifies the recurring design decisions behind evidence acquisition, proposal, verification/admission, storage, retrieval/composition, maintenance, distillation/portability, and governance. Third, a lightweight skill-record schema and $\text{ten}$-operator vocabulary provide common terms for comparing library updates without elevating them into a separate method contribution. Using this structure, we synthesize evidence-graded patterns with explicit caveats: admission and repair are repeatedly important, verifier quality materially affects skill-aware RL, flat retrieval can degrade as libraries grow, and current benchmarks still under-report library trajectories, usage--utility gaps, and safety surfaces. We close with concrete reporting standards and open problems for evaluating dynamic skills as changing libraries rather than static prompt or tool collections.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルエージェントは、モデル外で再利用可能なプロシージャをますます保存する。
これらの再利用可能なプロシージャは、コード関数、自然言語命令、SKILL.mdパッケージ、ワークフローグラフ、将来のエージェントが取得して呼び出すことができる学習アダプタなど、しばしば「emph{skills」と呼ばれる。
この分類学による調査は、このようなスキルライブラリが時間とともにどのように変化するのかを問うものだ。
エージェントはインタラクションからエビデンスを収集し、スキルアップデートを提案し、候補を承認し、検索とコンポジションのためにそれらを編成し、修復し、ステールエントリを発行し、証明とロールバックを通じて共有を統制する。
3つの調査ツールに関する文献を整理する。
まず、$\text{six}$-senseの分類法は、現在の論文で ``skills' と呼ばれる構造的に異なるアーティファクトを区別する。
第二に、$\text{eight}$-stageライフサイクルアーキテクチャは、エビデンス取得、提案、検証/承認、ストレージ、検索/構成、メンテナンス、蒸留/可搬性、ガバナンスの背後にある繰り返し発生する設計上の決定を特定します。
第三に、軽量なスキル記録スキーマと$\text{ten}$-operator vocabularyは、ライブラリの更新を比較するための共通の用語を提供する。
この構造を用いて, 挿入と修復は繰り返し重要であり, バリファイアの品質はスキル意識のRLに大きく影響し, ライブラリが成長するにつれてフラット検索は低下し, 最新のベンチマークでは, 未報告のライブラリトラジェクトリ, 使用量-ユーティリティギャップ, 安全性面が不足している。
静的なプロンプトやツールコレクションではなく、ライブラリの変更として動的スキルを評価するための具体的なレポート標準とオープンな問題に近い。
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