The Scaling Laws of Skills in LLM Agent Systems

Este artigo de pesquisa identifica duas leis de escala acopladas em sistemas de agentes LLM: uma lei de roteamento que mostra a queda da precisão com o tamanho da biblioteca e uma lei de execução que demonstra como a execução correta melhora as decisões subsequentes. Um parâmetro chave, a inclinação de decaimento logarítmico do roteamento, liga essas leis, influenciando tanto o colapso inicial quanto a recuperabilidade subsequente.