Dingxuan Zhang, Yanhui Jiang, Jun Wang, Hefeng Zhou · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.31461 · open-access PDF
再利用可能なスキルは、大規模な言語モデルエージェントがタスク特有の手順、ツールアフォーダンス、および実行ガイダンスをモジュールユニットにパッケージ化することを可能にします。以前の作業では、エージェントが実行前にスキルを回収、構成、または合成する方法をほとんど研究しています。しかし、コードエージェントでは、実行は追加のランタイム制御問題を引き起こします:同じタスクは、原始的なツール呼び出し、マクロスキル、またはマクロから始まり、マイクロレベルの回復に戻るハイブリッド実行を通じて解決することができます。
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Reusable skills allow large language model agents to package task-specific procedures, tool affordances, and execution guidance into modular units. Prior work has largely studied how agents retrieve, compose, or synthesize skills before execution. In coding agents, however, execution poses an additional runtime control problem: the same task may be solved through primitive tool calls, macro skills, or hybrid execution that starts with a macro and falls back to micro-level recovery. We introduce Adaptive Skill Granularity, a framework that treats skill granularity as an action-abstraction polic
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