Trace2Tower: Transition-Aware EigenTrace Induction of Multi-Level Skills for LLM Agents
Trace2Tower：面向LLM Agent的转移感知多层级技能特征谱归纳
🧭 Agent 经验学习 · 层级技能归纳 ★ 深度解读
College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University
将Agent轨迹经事件抽象、成功/失败对比图与谱分解归纳为三层技能塔，ALFWorld成功率87.31%
📌 工作参考价值（4 点）
- 把用户购物/搜索轨迹先按子目标切分为 canonical events 并做 typed arguments 去实体，可把不同商品、query 实例对齐到同一行为单元；在电商埋点中可构建统一的 event graph。
- 成功/失败对比图与参数自由的 failure suppression 变换 g(x,y)=x²/(x+y) 很有工程价值：只需成功/失败转移计数，不需要调权，能自动抑制仅在失败路径上高频但无转化贡献的行为。
- 三层技能塔（action/procedure/strategy）对应电商可解释的交互链路：单品操作 → 购物流程（搜索-浏览-加购-支付）→ 意图达成策略；部署时按 context 预算约束检索，可控制 prompt/上下文成本。
- 上线后反馈驱动的图编辑（split/merge/promote/downweight）可在不重新训练/归纳的情况下修正技能结构，适合持续迭代的推荐/Agent 系统。