向LLM专员添加程序技能通常是通过任务成功率的平均提高来评估的。然而,这个指标隐藏了一个重要的成本:技能也可能使客服代表变得更糟。我们通过比较跨越两个办公自动化基准和三个模型线束堆栈的近6,000次运行的代理有无技能来衡量双方。这使我们能够区分两种结果。

---
**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文,可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2607.22520v1)获取最准确的信息。

---
🔗 **原文链接**: [The Regression Tax: Decomposing Why Skills Help and Hurt LLM](https://arxiv.org/abs/2607.22520v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
> 本文由小九AI技术站翻译整理,内容版权归原作者所有。
👤 作者: 达山坦克, Baran Nama

---
🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本,虽然还没有经过同行评审,但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关,再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向,没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏,做Agent开发的时候拿出来翻翻。

你对这个话题有什么看法?欢迎在评论区讨论 💬

> _转载自 ArXiv cs.AI,内容版权归原作者所有_

---
⏱️ 2026-07-27 14:01