Generative Skill Composition for LLM Agents
LLM Agent 的生成式技能组合
🧭 生成式技能组合 · 任务条件序列预测 ★ 深度解读
University of North Carolina at Chapel Hill · Arizona State University · Honda Research Institute USA
将技能组合建模为任务条件序列预测，用小型解码器联合决定技能子集、数量和顺序，兼顾精度与效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 可将推荐/广告系统的模块组合（如多路召回、策略组合）建模为任务条件序列生成，联合决定 Which/How many/Order，比单独检索或人工编排更准。
- 冻结通用编码器+微型自回归解码器（3.9M）架构，参数极少、推理快，适合线上实时服务，可直接替换现有检索式路由。
- 解码时引入 TF‑IDF 检索先验与集合成员先验，有效解决长尾模块选择，业务中可复用 BM25 或自定义相关性分作为 prior。
- 利用模块依赖图自动合成训练数据，减少人工标注成本；电商场景可构建召回→粗排→精排→重排的模块图来生成序列样本。