SkillNet: Crie, Avalie e Conecte Competências de IA
SkillNet: Create, Evaluate, and Connect AI Skills
February 26, 2026
Autores: Yuan Liang, Ruobin Zhong, Haoming Xu, Chen Jiang, Yi Zhong, Runnan Fang, Jia-Chen Gu, Shumin Deng, Yunzhi Yao, Mengru Wang, Shuofei Qiao, Xin Xu, Tongtong Wu, Kun Wang, Yang Liu, Zhen Bi, Jungang Lou, Yuchen Eleanor Jiang, Hangcheng Zhu, Gang Yu, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Chenxi Wang, Yijun Wang, Zifei Shan, Xi Chen, Zhaopeng Tu, Feiyu Xiong, Xin Xie, Peng Zhang, Zhengke Gui, Lei Liang, Jun Zhou, Chiyu Wu, Jin Shang, Yu Gong, Junyu Lin, Changliang Xu, Hongjie Deng, Wen Zhang, Keyan Ding, Qiang Zhang, Fei Huang, Ningyu Zhang, Jeff Z. Pan, Guilin Qi, Haofen Wang, Huajun Chen
cs.AI
Resumo
Os agentes de IA atuais podem invocar ferramentas de forma flexível e executar tarefas complexas, mas seu avanço a longo prazo é limitado pela falta de acumulação e transferência sistemática de competências. Sem um mecanismo unificado para consolidação de habilidades, os agentes frequentemente "reinventam a roda", redescobrindo soluções em contextos isolados sem aproveitar estratégias anteriores. Para superar essa limitação, apresentamos a SkillNet, uma infraestrutura aberta projetada para criar, avaliar e organizar competências de IA em escala. A SkillNet estrutura as habilidades dentro de uma ontologia unificada que suporta a criação de competências a partir de fontes heterogêneas, estabelece conexões relacionais ricas e realiza avaliação multidimensional em Segurança, Integridade, Executabilidade, Mantenibilidade e Consciência de Custos. Nossa infraestrutura integra um repositório com mais de 200.000 habilidades, uma plataforma interativa e um kit de ferramentas Python versátil. Avaliações experimentais no ALFWorld, WebShop e ScienceWorld demonstram que a SkillNet melhora significativamente o desempenho do agente, aumentando as recompensas médias em 40% e reduzindo as etapas de execução em 30% em vários modelos de base. Ao formalizar habilidades como ativos evolutivos e combináveis, a SkillNet fornece uma base robusta para que os agentes avancem da experiência transitória para o domínio duradouro.
English
Current AI agents can flexibly invoke tools and execute complex tasks, yet their long-term advancement is hindered by the lack of systematic accumulation and transfer of skills. Without a unified mechanism for skill consolidation, agents frequently ``reinvent the wheel'', rediscovering solutions in isolated contexts without leveraging prior strategies. To overcome this limitation, we introduce SkillNet, an open infrastructure designed to create, evaluate, and organize AI skills at scale. SkillNet structures skills within a unified ontology that supports creating skills from heterogeneous sources, establishing rich relational connections, and performing multi-dimensional evaluation across Safety, Completeness, Executability, Maintainability, and Cost-awareness. Our infrastructure integrates a repository of over 200,000 skills, an interactive platform, and a versatile Python toolkit. Experimental evaluations on ALFWorld, WebShop, and ScienceWorld demonstrate that SkillNet significantly enhances agent performance, improving average rewards by 40% and reducing execution steps by 30% across multiple backbone models. By formalizing skills as evolving, composable assets, SkillNet provides a robust foundation for agents to move from transient experience to durable mastery.