연구진은 복잡한 작업을 해결하는 LLM 에이전트의 기술 조합 문제를 해결하기 위해 SkillComposer를 제안했어요.
SkillComposer는 작업과 기술 라이브러리를 기반으로 실행 가능한 기술 계획을 예측하여 기술 선택, 개수, 실행 순서를 동시에 고려해요.
GPT-5.2-Codex, Gemini-3-Pro-Preview에서 SkillComposer는 기술 기반 라인(no-skill baseline) 대비 통과율을 각각 23.1%, 18.2% 향상시켰어요.
SkillComposer는 기술 식별자를 기반으로 작업 의존적 기술 시퀀스 예측을 사용하며, 기술 조합 품질과 다운스트림 작업 성공률을 평가했어요.