arXiv · cs.AI· Shen Liu·· 4 天前AI 评分44
LeafSkill：面向递归 LLM Agent 的高效叶子级动作落地方法
LeafSkill: Efficient Leaf-Level Action Grounding for Recursive LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Shen Liu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32412v1
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AI 导读
LeafSkill 提出一种外部复用层，通过语义检索落地经验、将动作模板绑定到当前对象与可执行动作，并使用轻量 1.7B 选择器为递归 LLM Agent 选择动作。在 200 个 Robotouille 任务上完成 137 个，超过 ReCAP 的 121 个（68.5% vs. 60.5%），并在两者均完成的 106 个任务上减少 Qwen3.5-27B token 消耗 14.42%、调用次数 14.08%。技能保持在模型参数之外，冻结选择器可采纳 97.34% 的未见技能类型。
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