[CL]《From Skill Text to Skill Structure: The Scheduling-Structural-Logical Representation for Agent Skills》Q Liang, H Wang, Z Liang, Y Liu [Peking University] (2026)
在LLM代理中，“如何让技能既可读又可用”是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于信息混杂在长文本中，本质原因是调用接口、执行流程与资源行为被压扁在同一描述层。
本文的核心洞见是：把“技能描述”重新看作“三层证据结构”。由此，将调用信号、阶段流程、原子操作拆分表达，使系统无需通读全文即可定位与推理。
这项工作真正留下的遗产是为技能建立“可检索、可审查的结构接口”。它为后来者打开的新门是规模化技能路由与风险分析，但尚未跨过的门槛是对动态行为与隐含意图的表达能力不足。
arxiv.org/abs/2604.24026 机器学习 人工智能 论文 AI创造营
