Enrich-Retrieve-Rank: Scaling Capability Discovery Beyond In-Context Routing
丰富-检索-排序：超越上下文路由的规模化能力发现
🧭 Agent 能力发现 · 检索-重排 ★ 深度解读
Amazon AGI
将 Agent 能力发现重构为离线丰富+在线检索-重排，在 7,278 个工具上以约一半成本领先 Search&Pick 6.5pp，并比全量上下文便宜 70 倍
📌 工作参考价值（4 点）
- 如果业务里要用 LLM 从上千个 API/agent/tool 中选调用，不要让它读全量 registry：改为 BM25+dense 召回 top-15，再单次 LLM listwise rerank。这样成本与 registry 规模解耦；Nova Micro 扫描显示单阶段全量路由在 N≈500 后崩，可作为架构切换的经验阈值。
- 离线把稀疏的 item/tool 元数据改写成结构化 profile（summary、action-led description、keywords、正/负 usage examples）一次完成，供检索和 reranker 共用。干净公开数据上 enrichment 无收益（甚至 -4.4pp），但元数据只剩 name 时 Match@1 +25.6pp、Recall@15 0.134→0.467；先评估自家商品/工具 metadata 稀疏度再决定是否上。
- 做错误归因：约70%的大规模 miss 在 retrieval，换更强 reranker 只 +3pp。优先提升一阶段召回（hybrid、更好 dense encoder、字段加权）而不是继续优化 reranker prompt。
- 打分信号可设计成可插拔加权：LLM 0.50 + BM25 0.05 + Quality 0.30 + Intent 0.15，字段缺失自动 renormalize；在有 trust/type 元数据时 Quality+Intent 额外 +4.5pp。这种统一配置可以跨 tools/agents/skills 复用，避免每种能力单独调参。