CompSkill：把执行经验编译进技能检索，提升智能体任务完成率

CompSkill 用学习到的 512 维向量索引技能文档，并通过 KeyOpt 把同类任务的历史执行对比编译成技能偏移与受限键残差，只改检索结果、不改文档文本。在 SkillRet 检索基准上，该方法把 NDCG@10 从 64.0 提升到 70.9，且维度只有原来的八分之一。配合 GPT-5.6-luna 与 DeepSeek-V4.1-Flash，它在 332 个 ToolQA 任务上分别完成 256 和 260 个，超过 BM25、SkillRet-8B、Tool2Vec、RankGPT 等全部基线；在全部 844 个 ToolQA 任务上比最强基线多完成 24 个。在 AppWorld 和 ALFWorld 上则与最强基线持平。论文还指出技能配对会直接影响成败：把任务指南错配到另一个数据库的同级任务，会在 96 个任务中损失 8 个。