AgentSkillOS

AgentSkillOS е изследователска рамка, която изследва мащабируемостта на библиотеките с умения за AI агенти. Проучването анализира системи с до 200,000 умения и установява, че традиционните методи за извличане в плосък списък стават ненадеждни при голям брой записи. AgentSkillOS предлага организиране на уменията в "йерархии на способностите" (capability trees), което позволява на агентите по-лесно да откриват и активират правилните инструменти без семантични колизии.