面向代理的可插拔经验 RAG 技能：用于经验驱动的检索策略编排

检索增强生成系统常假设单一固定检索管道适用于异构任务，然而事实问答、多跳推理及科学验证等任务具有不同的检索偏好。本文提出“经验 RAG 技能”，这是一种位于代理与检索器池之间的面向代理的可插拔检索编排层。该技能通过分析当前场景、咨询经验记忆、选择适当的检索策略，并向代理返回结构化证据。实验表明，在固定候选池下，该技能在多个基准测试中显著优于固定单检索器基线，并与自适应路由方法保持竞争力。研究结果表明，检索策略的选择可有效封装为可复用的代理技能，而非硬编码于上层工作流中。