面向 LLM Agent 的最优技能选择：首个可证明双准则保证算法
评分
77首次为技能选择问题提供可证明的双准则近似保证，填补了该方向理论空白。
理论证明与实验验证结合紧密，方法描述清晰，结论可信度高。
算法可直接用于降低 Agent 运算成本并提升任务成功率，落地潜力大。
技能选择正是当前 LLM Agent 工程实践中的热点难题，时效性强。
来自 arXiv AI/CL/LG 预印本，经过一定学术验证，但尚未正式发表。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
该论文在技能选择这一关键但被忽视的问题上提出首个近似保证，实验验证充分，理论贡献与实用价值均突出。
AI 点评
「这篇论文把 Agent 技能路由从‘拼感觉’变成了‘有边界’的优化问题，对做 Agent 基础设施和推理成本优化的人来说是必读。真正值得关注的不只是那个近似比，而是它证明了独立相关性排序在集合层面可能天然低效。」
速览
本论文首次将 LLM Agent 的技能选择建模为带硬 token 预算的优化问题，目标是在最大化单调子模收益与上下文惩罚之间取得平衡。作者提出多项式时间算法 BPS，并证明其具有 (1-1/e,1) 双准则近似保证，且收益系数在多项式时间内最优。在受污染控制的 BigCodeBench 变体上，BPS 以比最强发布路由器少 28% 的 token 达到 0.73 的任务成功率，远超多种基线。
- 将技能选择形式化为带 token 预算的单调子模收益扣除上下文惩罚的优化问题。
- 提出多项式时间算法 BPS，并证明首个 (1-1/e,1) 双准则近似保证。
- 在 BigCodeBench 变体上，BPS 以少 28% 的 token 达到 0.73 任务成功率，显著优于现有路由器。
正文
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