The Scaling Laws of Skills in LLM Agent Systems

Este artículo de investigación identifica dos leyes de escala acopladas en sistemas de agentes LLM: una ley de enrutamiento que muestra la disminución de la precisión con el tamaño de la biblioteca y una ley de ejecución que demuestra cómo la ejecución correcta mejora las decisiones posteriores. Un parámetro clave, la pendiente de decaimiento logarítmico del enrutamiento, vincula estas leyes, influyendo tanto en el colapso inicial como en la recuperabilidad posterior.