20260625:很多新内容

concepts/procedural-gap.md

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+title: "过程性鸿沟 — Procedural Gap"
+created: 2026-06-19
+updated: 2026-06-19
+type: concept
+tags: [agent-skills, procedural-knowledge, llm-agents, bottleneck]
+sources:
+  - https://arxiv.org/abs/2605.07358
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+# 过程性鸿沟（Procedural Gap）
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+## 定义
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+**过程性鸿沟**指 LLM agent 系统中，**工具访问能力**与**鲁棒任务执行**之间的差距。拥有工具不等于知道何时调用、如何编排多工具、怎样处理失败、以及如何验证输出。
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+来自 Zhou et al. (2026)：随着任务变得更长周期（long-horizon）和异质化，agent 每次从零推导过程步骤会导致严重的脆弱性、高延迟和不可靠性。
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+## 问题的三个维度
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+1. **触发（Trigger）**：何时应调用某个能力？（搜索工具 vs 内存检索？）
+2. **编排（Orchestration）**：多个工具如何协调？（顺序、并行、条件分支？）
+3. **验证（Validation）**：输出是否正确？（schema 变了怎么办？执行失败了如何处理？）
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+## 根本原因
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+Agent 的基础模型提供了**被动知识**（预训练中的推理先验），但在专业化和快速变化的领域中，这些静态先验往往不够精确。MCP 等协议解决了工具可达性，但**编排负担仍然落在推理时的 LLM 上**。
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+## 解决方案：Agent Skill
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+Skill 通过将过程性 know-how 外化为显式、可复用的构件来弥合这一鸿沟——将"每次从零推理"转变为"检索→选择→执行→演化"的闭环。
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+## 参考
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+- [[agent-skill|Agent Skill]]
+- [[zhou-agent-skills-survey-2026|Zhou et al. 2026 综述]]
+- [[skill-lifecycle|Skill 生命周期]]
+- [[passive-vs-active-knowledge|被动 vs 主动知识]]