技能何时有用：任务条件化增益预测
原文标题：When Does a Skill Add Value? Task-Conditional Gain Prediction for Selective Skill Use
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论文发现智能体技能常无收益甚至损害性能并增加token成本，提出SkillDelta框架，从同一智能体有无技能配对的执行历史预测任务条件化技能增益。局部预测器无需重训智能体即可将历史增益迁移到新任务，并在显式迁移假设下将支持覆盖、表示失配与执行噪声关联到预测误差与决策后悔。在五个基准三个目标智能体上，15个设定中12个排序改善，平均绝对成功率提升4.3%。
- 问题
- 智能体技能常无收益甚至损害性能并增加token成本，事前难以判断。
- 方法
- SkillDelta从同一智能体有无技能配对的执行历史预测任务条件化增益，局部预测器无需重训智能体。
- 结果
- 五个基准三个智能体共15个设定中12个排序改善，平均绝对成功率提升4.3%。
- 影响
- 让智能体按任务动态决定是否启用技能，避免无效技能带来的成本与性能损失。
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