更多技能，更差表现？技能投影导致技能库扩张时的性能下降

技能库允许 LLM 代理按需加载任务特定指令，使非专业用户可通过自然语言解决特定于领域的问题，而无需了解存在哪些技能或它们如何工作。然而，随着技能库规模扩大，性能会下降——当从小型有用技能集合扩展到 202 个技能库时，性能下降最高可达 21%。本文将这种性能下降形式化为在加载已知有用技能库与完整技能库之间的通过率下降。此外，我们提出通过条件化于技能调用——即代理在轨迹期间选择的技能——来分解通过率下降，分为两个效应：技能投影（agent 选择错误技能的频率随技能库扩大而增加）和情境开销（即使选择正确，扩大的情境也会降低执行效果）。我们推导了这两个效应的上界，以刻画其对通过率下降的影响大小。我们的经验估计值及其上界均显示，技能投影效应随技能库规模增长并显著贡献于性能下降，而情境开销效应保持较小且难以与零区分。这种观察到的不对称性表明，技能选择失误而非扩大的情境是扩大技能库时的主要瓶颈。