SkillZip: Contract-Preserving Graph Compression for Scalable Agent Skill Libraries
SkillZip：面向可扩展 Agent 技能库的契约保持图压缩
🧭 Agent 技能库压缩与检索
UNSW · CSIRO
执行感知的 section-level 图压缩：用可逆端口化宏保持契约，压缩比 3.46x，效果最高 +12.2 点
📌 工作参考价值（4 点）
- 将推荐/广告 agent 的 SOP（如商品信息清洗→类目映射→创意生成→合规校验）拆成 section-level procedural graph，而不是整段文本 skill；检索与缓存单位对齐到子流程，能显著降低 LLM context 占用并提高跨任务复用。
- 借鉴契约保持压缩：压缩时显式保留流程“边界签名 + 依赖闭包 + verifier 可达性”，可保证压缩后流程仍可执行、可校验、可回滚；适合做线上推荐策略 / 审核流程的版本化与安全压缩。
- 宏按需展开（hydrate 紧凑依赖闭包，执行到才展开 macro）可以落地为 Agent 工具编排中的 lazy loading 与按需注入上下文，减少首轮 token 与延迟。
- ReZip 的“执行证据修订 risky macros”可借鉴为 skill 库 / prompt 库的在线增量更新与回滚机制：用线上执行失败信号触发局部重压缩，而不是全库重训。