回帰の代償：スキルがLLMエージェントに役立つ、または損なわせる要因の分解

LLMエージェントにおけるスキルの影響を分析。スキル付与によるタスク成功率の向上だけでなく、低下（リグレッション）についても定量的に評価し、スキルの功罪を明らかにする。

• LLMエージェントにスキルを追加する際、タスク成功率の平均向上だけでなく、スキル導入による失敗（リグレッション）も評価する必要がある。
• スキルがエージェントの挙動を悪化させる主な原因は、スキル説明の浸透、入力解釈の接地ずれ、出力検証の抑制であると特定された。
• 既存のスキルは手続き的ガイダンスに偏っており、接地や検証のサポートが不足していることが、失敗の主な原因となっている。
• リグレッションを減らす、または接地と検証を改善することで、多くの失敗が回復可能であることが示唆されている。
• スキルの実質的な効果を、単なる全体的な改善ではなく、獲得とリグレッションの差分で評価することが推奨される。