Compositional Skill Routing for LLM Agents: Decompose, Retrieve, and Compose
组合技能路由：分解、检索、组合
🧭 Agent 技能路由 · 组合式检索 ★ 深度解读
Alibaba Cloud
提出 SKILLWEAVER 框架与技能感知分解 (SAD) 迭代反馈，将 LLM Agent 技能路由的分解准确率从 51.0% 提升至 67.7%
📌 工作参考价值（4 点）
- 多步骤任务编排：在电商 Agent 中，用户请求常需组合多个技能（如查库存→比价→下单）。SKILLWEAVER 的分解-检索-组合管道可直接用于将复杂意图拆解为原子子任务，再映射到真实 API 或工具，减少硬编码的意图路由。
- 检索增强的分解反馈：SAD 的核心是把检索到的技能信息作为 hint 反哺给分解步骤，属于“输入侧反馈”。这种方法可迁移到推荐系统的查询改写或意图分类中：用初步检索结果的分布矫正原始查询的粒度，解决语义漂移或过度分解问题。
- 上下文窗口优化：对于需要展示大量工具/物品描述的 Agent 场景，先用轻量 bi-encoder + FAISS 做粗检索再送入 LLM 做精排，可将上下文消耗降低 99%+，且检索结果稳定。在电商对话推荐中，可先用双塔模型召回候选商品，再用 LLM 做最终排序，既控制成本又保持了语义匹配能力。
- 技能库与组合泛化：SAD 在类别级和技能级留出实验中均有效，表明它学到的是技能库的结构性词汇而非特定映射。这启示在设计电商 Agent 工具库时，可以依赖技能的元数据与类别信息，通过 SAD 实现跨类别的任务分解泛化，无需为每种商品领域重训。