自律型エージェント

大規模言語モデル（LLM）が数万規模のスキルライブラリから適切なスキルを選択・実行するための最新手法「SkillDAG」について解説する。従来のコサイン類似度を用いた単純なベクトル検索や、テキストとして文脈に詰め込むだけのグラフ検索とは異なり、SkillDAGはエージェント自身が推論時に直接参照・編集できる自己進化型の型付きスキルグラフを提供する。スキルの依存関係や競合関係といった複雑な構造をLLMが能動的に理解し、動的にグラフを更新することで、膨大なスキルプールにおいても高い検索精度とタスク実行性能を維持できることを、先行研究であるGraph of Skills等との比較を通じて明らかにする。