AgentSkillOS – инструмент для оркестрации сотен тысяч Agent Skills.
Очень интересный проект от китайских исследователей.
Всё, как я люблю:
1. Текст на Arxiv.
2. Код на GitHub.
3. Решение с использованием DAG (направленный ациклический граф).
AgentSkillOS работает по следующей схеме (визуальное представление – в медиа поста):
1. По сложной задаче составляет список подзадач.
2. На базе этих подзадач ищет наиболее подходящие скиллы, которые распределяет в соответствии с вероятностью того, что именно этот скилл подойдёт.
3. После того, как пользователь выбрал из предложенных скиллов «команду исполнителей», предлагает также несколько вариантов оркестровки скиллов в виде DAG.
4. Выполняет задачу по выбранной схеме.
Для того, чтобы оценить качество своей системы, авторы разработали бенчмарк из 30 многосоставных задач, разбитых по 5 категориям.
Результаты подтверждают, что организация скиллов через DAG позволяет значительно превзойти как «голый» Claude Code, так и конфигурацию с простым линейным доступом к навыкам.
В медиа поста можете оценить, как меняется качество создаваемых моделью артефактов при использовании AgentSkillOS.
Интересная задумка. Будет с чем экспериментировать на выходных.
Добавить комментарий