摘要
针对大语言模型代理在扁平化工具注册表中面临的决策空间爆炸与上下文饱和问题,本文提出一种基于技能的分层编排架构。该架构将能力组织为树状结构,内部节点负责路由,叶节点执行任务。运行时采用后进先出栈机制管理执行循环,赋予代理追踪嵌套上下文的能力。通过清单驱动的惰性加载协议,仅加载当前节点的子节点,使资源消耗随探索路径而非全局注册表规模增长。此外,该架构利用局部栈帧隔离执行分支,防止信息泄露,满足企业级部署需求,并提供了数学形式化描述及基准测试验证。
AI 推荐理由
论文提出基于技能的分层架构,核心解决工具路由与发现瓶颈,直接优化 Agent 技能调用机制。
研究机构
印度理工学院孟买分校
论文信息