Agent 능력 조직이 런타임 동작을 어떻게 변경하는지 측정하는 방법
arXiv:2606.11543v1 발표 유형: 새로운 요약: Agent Skills은 추론 시 절차 지식에 대한 대규모 언어 모델(LLM) agent를 증강하지만, 현재 벤치마크는 Skill이 말하는 내용과 구성이 어떻게 다른지 거의 구별하지 못합니다. 우리는 Progresssive Disclosure를 통해 이 구별을 연구합니다. Progresssive Disclosure는 짧은 루트 파일이 agent에게 요구되는 지원 리소스를 demand에 따라 지시하며, 이를 normalized flat baseline과 비교합니다. 우리는 Skill writing paradigms를 평가하기 위한 SkillJuror framework를 제시합니다. 이 framework는 semantically controlled variants, matched multi-trial evaluations, 그리고 trajectory evidence를 사용하며, task knowledge를 고정한 상태에서 evaluation합니다. 82-task SkillsBench 연구에서, Progresssive Disclosure는 aggregate outcomes 이전에 runtime behavior를 변경합니다. distinct Skill resources touched per trajectory는 1.18에서 3.85로, effective uptake events는 1.33에서 3.92로 상승합니다. 또한 normalized flat baseline보다 17개의 verifier-passing trials을 더 얻습니다 (+4.1%). 이 이익은 task-dependent입니다. Progresssive Disclosure는 implementation, checking, 또는 repair를 지원하는 리소스가 구현, 검증, 또는 수리와 관련된 경우 도움이 됩니다. 그러나 exact output conventions, numerical thresholds, 또는 long artifact-generation pipelines과 관련된 경우 약합니다. 이 결과는 Skill organization가 단순한 표현이 아닌 agent가 절차 지식에 대한 검색과 적용을 변경할 수 있으며, 노출된 리소스가 task에 대한 액션 가능한지에 따라 outcome gain이 달라질 수 있다는 것을 보여줍니다. 코드는 https://github.com/zhiyuchen-ai/skill-juror 에서 제공됩니다.
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