arXiv 2610.17860
Socratic Skill Learning: 転移可能なエージェントスキルのための教授と実践の交互学習
Socratic Skill Learning: Interleaving Teaching and Practice for Transferable Agent Skills
AI推薦32
著者: Letian Zhu, Han Li, Yifan Yao, Xinping Lei, Xinyu Che, Jiahao Wang, Dianyi Wang, Yucheng Fu +4
概要
本研究では、Educatorが調査を導き、Studentが実践・検証・スキル作成を行うSocratic Skill Learning(SSL)を提案します。35のタスクファミリーと408の実行可能なケースからなるSkillTransferBenchを構築し、新しいsolverセッションでの保留評価により検証します。派生手法のIssue-Guided SSLは、スキル改訂をまたいで未解決の質問を追跡し、レビュー対象を選び絞り込みます。
はじめに
タスクの成功試行では、手順の利用条件が検証されないまま残ることがあり、その結果得られるスキルは新しいタスクに転移しないことがあります。そのため、転移可能なスキルの学習には、手順そのものと適用条件の両方に関する証拠が必要です。
結果
主要な155ケースのコホートにおいて、Fixed-Window SSLは0.801のutilityに到達し、スキルなしの0.723、適応版Trace2Skillの0.761、適応版SKILL-KDの0.751を上回りました。Issue-Guided SSLは0.805のutilityを達成しつつ、Educatorトークンを61.7%、総習得トークンを16.9%削減しました。
結論
専門家の指導と学習者の実践を交互に行い、レビューを未解決の質問に集中させることで、より低コストで転移性の高いエージェントスキルが得られます。