Beyond Top-k Skill Retrieval: Diversity-Aware Skill Routing for LLM Agents
超越 Top-k 技能检索：面向 LLM Agent 的多样性感知技能路由
🧭 LLM Agent 技能路由 · 多样性子集选择 ★ 深度解读
Virginia Tech · University of Southern California · Adobe Research · Dolby Labs · Texas A&M University
用 DPP 多样性选择与 query-residual 核，在技能路由中平衡相关性与非冗余，提升多技能任务覆盖
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告 Agent 需要从大型技能/工具库中为复杂 query 选择多个互补技能时，不要只用 pointwise top-k；可加 DPP 选择步骤，用质量分 × 相似度核构造行列式点过程，平衡相关性与非冗余。
- 构造 DPP 相似度核时，先从技能 embedding 中减去 query 对齐分量（residual），避免惩罚因共享 query 相关性而相似的互补技能；对多技能任务尤其有效，可减少有用技能被误杀。
- 工程实现上，仅对检索到的 top-M 候选（如 50）做贪心 MAP，配合 incremental Cholesky 更新，开销小，适合线上 Agent 路由；候选集大小 M 和 residual 混合系数 λ 可调。
- 该方法对搜索/推荐中的多样性重排、多模型路由、多工具组合选择也有直接借鉴意义：在相关性分数基础上增加 query-conditioned 多样性约束，能提升列表对复杂意图的覆盖度。