当前LLM Agent在处理复杂长程任务时，仍面临每次从零开始的困境。

• 传统经验表示方法如原始轨迹（Trajectories）、高层洞察（Insights）或工作流（Workflows）均存在明显局限——要么难以检索复用，要么无法直接执行。
• Anthropic的Claude Skills虽提供了良好抽象，但其长上下文渐进式披露（Long-context progressively revealed）对推理能力和环境工具有极高要求。

Figure 1

Figure 1清晰展示了这一对比：Claude Skills需要复杂的沙箱环境和多轮交互，而SkillX采用分层、条目化的轻量级表示，支持一次性加载和跨Agent复用。

三级Skill体系与自动化流水线

SkillX的核心创新在于多级技能设计（Multi-Level Skills Design），将原始轨迹蒸馏为三层互补结构：

• 规划技能（Planning Skills）：捕获任务组织的高层结构，过滤探索、回溯等非必要步骤，保留关键子任务依赖关系
• 功能技能（Functional Skills）：实现可复用的工具组合子程序，包含输入输出规范和具体调用模式
• 原子技能（Atomic Skills）：针对单一工具的执行级规范，补充工具模式、参数配置和常见失败模式

Figure 2展示了完整的自动化流水线：基于GLM-4.6等强模型进行轨迹采集后，通过**迭代技能精炼（Iterative Skills Refinement）自动合并相似技能、过滤低质量条目（基于领域特异性、过度封装等5项标准）；再通过探索性技能扩展（Exploratory Skills Expansion）**主动探索未充分利用的工具和失败场景，突破种子数据分布限制。

使用时，系统首先检索规划技能生成任务特定的"伪计划"（Pseudo-Plan），再基于计划步骤检索功能/原子技能，实现"检索-重写-再检索"的精准匹配。

经验迁移的新范式

在BFCL-v3、AppWorld和τ²-Bench三大长程交互基准测试中，SkillX展现出显著优势。

Table 1

Table 1 显示，将SkillX构建的技能库直接接入Qwen3-32B等较弱基座模型，可带来约10%的性能提升（Avg@4指标），在AppWorld上Pass@4提升超过11个百分点，显著优于ExpeL、AWM等基线方法。

关键发现包括：

1. 经验表示形式决定迁移上限：即便使用GLM-4.6提取经验，AWM和ExpeL的表示方式仍限制了向弱模型的迁移效果
2. 多级技能的互补性：规划技能显著减少执行步骤（尤其对弱模型），功能技能贡献主要性能增益，原子技能关键API缺失时导致性能骤降
3. 技能扩展的有效性：相比随机探索，基于经验引导的探索策略能多发现112%的新技能

SkillX的局限性在于当前主要针对工具调用场景，跨环境迁移（不同工具生态）和用户纯对话场景仍需进一步探索。该项目将开源构建好的技能库，为社区提供即插即用的经验共享基础设施。

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