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AIDB Daily Papers

SkillCenter:自律型AIエージェントのための大規模な根拠に基づくスキルライブラリ

原題: SkillCenter: A Large-Scale Source-Grounded Skill Library for Autonomous AI Agents
著者: Tianming Sha, Yue Zhao, Lichao Sun, Yushun Dong
公開日: 2026-07-08 | 分野: LLM データセット 知識 オープンソース cs.AI AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 自律型AIエージェントが正確で安全なタスクを実行できるよう、21万件以上の構造化されたスキルを統合したライブラリを構築した。
  • 論文や技術文書、GitHubなど多様なソースから情報を抽出し、LLMを用いた品質管理プロセスを経て根拠を明確にした点が新しい。
  • すべてのスキルはオフラインで検索可能なSQLite形式で提供され、エージェントの実行能力と信頼性を大幅に向上させる結果となった。

Abstract

Autonomous AI agents can execute complex tasks with limited human review, yet they often lack the grounded operational knowledge to make their outputs not just executable but correct, secure, and maintainable. We introduce SkillCenter, to our knowledge the largest open skill library for agents by total count: 216,938 structured skills across 24 domain bundles. A SkillGate-filtered pipeline contributes 114,565 source-grounded skills from peer-reviewed journals, ArXiv, and over 24,000 technical sources, integrated with 102,373 community skills from GitHub and the ClawHub marketplace. We present the end-to-end framework that builds the pipeline subset: multi-source acquisition, an LLM-based quality gate (SkillGate), template-driven generation, iterative source-grounding, and quality-controlled publishing. Source grounding is a traceability guarantee: each retained claim maps to an exact quotation in its source. All skills ship as offline-searchable SQLite FTS5 bundles.

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