面向编码智能体的自适应技能粒度：运行时路由与宏到微恢复

一篇 arXiv 论文提出 Adaptive Skill Granularity 框架，将编码智能体的技能粒度作为基于任务结构、执行状态和宏技能失败的动作抽象策略来控制，系统由基于特征的粒度控制器和有限状态恢复执行器组成。在采用验证器定义成功、总成本及宏采用率、失败恢复、路由匹配等过程指标的确定性编码智能体协议中，运行时路由与显式的宏到微恢复比固定粒度执行更稳健，可恢复固定执行无法解决的受控宏失败。作者据此主张技能库应被视为可控、可验证、可恢复的执行抽象。