Break It Down, Pass It On: Cross-Task Skill Transfer in LLM Agents
拆分并传递：LLM Agent 的跨任务技能迁移
🧭 Agent 技能归纳与跨任务迁移 ★ 深度解读
Stony Brook University
系统比较技能归纳层级与格式，发现子任务级文本技能迁移最可靠，并给出无需执行的技能效用评分
📌 工作参考价值（4 点）
- 在构建 Agent 技能库/长期记忆时，优先按子任务粒度归纳技能，而不是整个任务轨迹。任务级技能容易过拟合源任务，插入后续任务上下文反而会拉低基线；子任务级技能在多个 benchmark 上稳定带来提升。
- 技能表示优先用文本工作流笔记而非代码函数。文本技能跨域迁移更稳，代码技能存在加载失败、参数化不干净、上下文干扰等问题；如必须用代码，要严格控制可加载性和参数抽象。
- 可以用论文中的轻量诊断 score 在任务执行前评估技能库质量：对每条技能计算 specificity×abstractness，筛掉低分技能或调整归纳方式。该分数只依赖技能描述和任务描述，无需实际跑任务，适合上线前的技能库治理。
- 在电商/Agent 场景可复用思路：把用户操作流程（登录、查购物车、下单、移愿望单等）拆成可共享子技能，并在 Agent memory 中按子任务检索；避免把整条用户 session 总结成一条“大技能”塞进 prompt。