Agent技能框架：小型语言模型在工业环境中的潜力展望

Agent技能框架目前已由GitHub Copilot、LangChain和OpenAI等主流平台广泛支持，在提升上下文工程、减少幻觉和提高任务准确性方面表现优异。本文研究该框架是否对小型语言模型（SLMs）具有类似优势，尤其关注工业场景中因数据安全和预算限制而难以依赖公共API的情况。研究引入了Agent技能过程的数学定义，并通过多个使用案例系统评估了不同规模的语言模型。结果表明，微型模型在技能选择上存在困难，而中等规模的SLMs（约12B-30B参数）能显著受益于Agent技能方法；80B参数的代码专用模型则表现出与封闭源基线相当的性能，同时提升了GPU效率。这些发现为Agent技能框架的能力与限制提供了全面且细致的描述，并为在以SLM为中心的环境中有效部署Agent技能提供了实用见解。