論文の概要: Towards a Systems Foundation for Agentic Skills: Architecture, Lifecycle, and Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29596v1
- Date: Sun, 30 Aug 2026 06:36:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.015105
- Title: Towards a Systems Foundation for Agentic Skills: Architecture, Lifecycle, and Security
- Title（参考訳）: エージェントスキルのためのシステム基盤を目指して - アーキテクチャ、ライフサイクル、セキュリティ
- Authors: Sanket Badhe, Deep Shah, Priyanka Tiwari, Nehal Kathrotia,
- Abstract要約: 本稿ではエージェントスキルエコシステムのための統合システム基盤と参照アーキテクチャを確立する。
我々は、決定論的実行環境による高いレベルの認知計画をブリッジした、外部化された手続き的知識として、スキルを形式化する。
さらに,実行時検証と防御機構とともに,マーケットプレースダイナミクス,パブリックレジストリ,新興敵脅威ベクトルについても検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous large language model (LLM) agents increasingly face reliability, context consumption, and execution stability bottlenecks when deployed on complex, long-horizon tasks. While monolithic prompt engineering and stateless tool-calling paradigms struggle to scale, the field is rapidly converging toward \emph{agentic skills}: modular procedural abstractions that externalize execution knowledge into reusable, executable, and portable artifacts. This paper establishes a unified systems foundation and reference architecture for the agentic skills ecosystem. We formalize skills as externalized procedural knowledge bridging high-level cognitive planning with deterministic execution environments, and systematically delineate the architecture across a nine-stage lifecycle: autonomous discovery, authoring and representation formats, memory storage, dynamic retrieval and routing, composition and orchestration, execution and repair, lifelong adaptation, empirical evaluation, and security governance. We further examine marketplace dynamics, public registries, and emerging adversarial threat vectors, alongside runtime verification and defense mechanisms. Finally, we categorize system implementations across software engineering, operating system navigation, embodied robotics, and scientific discovery, while highlighting critical open challenges in continual learning and benchmark realism. This work establishes agentic skills as a foundational paradigm for building scalable, robust, and verifiable autonomous language agents.
- Abstract（参考訳）: 自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントは、複雑な長期タスクにデプロイすると、信頼性、コンテキスト消費、実行安定性のボトルネックに直面している。
モノリシックなプロンプトエンジニアリングとステートレスなツールコールパラダイムはスケールアップに苦労する一方で、現場は急速に‘emph{agentic skills}’へと収束している。
本稿ではエージェントスキルエコシステムのための統合システム基盤と参照アーキテクチャを確立する。
自律的な発見,オーサリングと表現形式,メモリストレージ,動的検索とルーティング,構成とオーケストレーション,実行と修復,生涯的適応,経験的評価,セキュリティガバナンスという,9段階のライフサイクルにまたがって,高度な認知計画と決定論的実行環境を橋渡しし,アーキテクチャを体系的に記述する。
さらに,実行時検証と防御機構とともに,マーケットプレースダイナミクス,パブリックレジストリ,新興敵脅威ベクトルについても検討する。
最後に,ソフトウェア工学,オペレーティングシステムナビゲーション,ロボティクスの具体化,科学的発見にまたがるシステム実装を分類し,連続学習とベンチマークリアリズムにおける重要なオープン課題を強調した。
この研究は、スケーラブルで堅牢で検証可能な自律言語エージェントを構築するための基礎パラダイムとしてエージェントスキルを確立する。
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