Newest papers

Robust Soft Skill Adaptation via Behavioral Localization in Tool-Using Agents

Zijian Jiang, Xilu Wang · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.30041 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Arabic

يمكن أن توفر مهارات النصائح القدرة على توسيع قدرات العاملين باستخدام الأدوات، ولكن توصيات المهارات الطويلة زيادة تكاليف الحساب. تتيح الإشارات الذكية بدلاً من ذلك بدلاً من ذلك إمكانية تثبيت التغيرات السلوكية غير الضرورية. ونحن نجد أن تأثير مفيد من مهارات النصائح متكامل جداً في مجموعة صغيرة من المواقع المحيطة. استناداً إلى هذه الملاحظة، ونحن نقدم تجربة تكوين السلوك، التي تتقاسم العامل المفقود مع وبدون مهارات النصائح لتحديد المواقع التي تؤدي إلى زيادة احتمالات التغيرات السلوكية الناجحة وتغييرها بشكل مثير للجدل في توزيع الميزات التالية. ونحن نستخدم هذه المواقع

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Text skills can extend the capabilities of tool-using agents, but long skill descriptions increase computational costs. Soft prompts provide a compact alternative, yet learning from entire successful trajectories may also introduce unnecessary behavioral changes. We find that the useful effect of a text skill is highly concentrated in a small subset of trajectory positions. Based on this observation, we propose Behavioral Localization, which compares the frozen agent with and without the text skill to identify positions where the skill both increases the likelihood of successful tokens and meaningfully changes the next token distribution. We use these localized positions to supervise a short soft prompt. Experiments on SpreadsheetBench with a frozen Qwen3.6-35B-A3B agent show that the top 10\% of trajectory positions capture 96.12\% of the total positive skill gain. In the shared prompt setting, selective supervision improves success from 30.36\% with full trajectory to 36.79\%. Under task-specific conditions, using the top 10\% localized positions achieves 57.38\%, outperforming both the full text skill and the on-policy OPCD baseline. These results show that a small set of behaviorally relevant trajectory positions can provide effective supervision of soft skills.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Trajectory, Set (abstract data type), Computer science, Adaptation (eye), Artificial intelligence, Security token

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange