Automating SKILL.md Generation for Computer-Using Agents via Interaction Trajectory Mining
基于交互轨迹挖掘的计算机代理技能文档自动生成
🧭 Agent 交互轨迹挖掘与技能自动化
Massachusetts Institute of Technology · Harvard University
轨迹聚类可得到高可读性的技能库，但对策略迁移几乎无帮助，暴露当前方法缺陷
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建电商/广告投放的 Agent 时，若从操作日志中挖掘可复用子任务，需警惕：无监督聚类的高纯度并不保证下游策略收益，必须进行任务导向评估。
- 当前的边界检测和无序片段表示是主要瓶颈，实际系统中应优先采用能保留顺序信息的轨迹编码（如序列模型），避免丢失操作依赖。
- 离线奖励模型（如本文中使用的 GRPO 奖励）可能与真实任务成功指标存在偏差，在线评估或使用任务完成信号作为奖励会更可靠。
- 频率先验（高频子序列直接作为技能）是强基线，在资源有限时可作为快速冷启动方案验证概念，再迭代至学习模型。