LLM 기반 에이전트가 외부 스킬을 활용하는 방식의 새로운 패러다임인 스킬 검색 증강(SRA)이 제시되었어요. SRA-Bench 벤치마크를 통해 스킬 검색, 통합, 작업 실행 전 과정의 성능을 평가하고, 기존 방식의 한계를 확인했어요. 연구 결과, 스킬 검색 증강은 에이전트 성능을 향상시키지만, 스킬 통합 과정에서 LLM의 판단 능력 개선이 필요하다는 점을 밝혔어요.