Skill is Not One-Size-Fits-All: Model-Aware Skill Alignment for LLM Agents
技能不是一刀切：面向LLM Agent的模型感知技能对齐
🧭 Agent技能库的模型定制化进化与重写 ★ 深度解读
East China Normal University
不同模型需要不同的技能表述，MASA通过层次化进化搜索和轻量重写器实现模型定制化技能库，提升agent任务成功率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 不同规模的LLM对技能（提示）粒度、风格极度敏感，在业务agent（如电商导购、客服）中必须针对所选模型定制技能库，避免照搬通用模板。
- MASA的搜索式技能进化可借鉴：使用教师LLM基于故障归因和模型能力卡迭代重写技能，通用策略用爬山法，任务特定技能用UCB树搜索，并引入“无效动作率”惩罚防止agent空转。
- 训练轻量重写器（4B小模型）替代昂贵教师搜索，能在无环境交互下将技能适配到新模型，大幅降低多模型部署成本，适合A/B测试或快速升级。
- 模型能力卡（架构、训练数据、强弱项）作为条件信号，可指导自动prompt/技能改写；业务中可构建类似画像，用于技能、提示的动态调优。