Bagaimana cara membuat, mengevaluasi, dan mengembangkan keterampilan untuk agen AI secara efektif? Tanpa akumulasi keterampilan yang sistematis, agen terus-menerus menemukan kembali roda. SkillNet memperkenalkan infrastruktur terbuka untuk membuat, mengevaluasi, dan mengatur keterampilan AI dalam skala besar. Ini menyusun lebih dari 200.000 keterampilan dalam ontologi terpadu, mendukung koneksi relasional yang kaya seperti kesamaan, komposisi, dan ketergantungan, dan melakukan evaluasi multi-dimensi. SkillNet meningkatkan hadiah rata-rata sebesar 40% dan mengurangi langkah eksekusi sebesar 30% di seluruh tolok ukur ALFWorld, WebShop, dan ScienceWorld. Kesimpulan utamanya adalah memperlakukan keterampilan sebagai aset yang dapat dikomposisi dan berkembang daripada solusi sementara. Kertas: Pelajari cara membangun agen AI yang efektif di akademi kami: