MOSCOPT: Mixture-of-Skills Collective Optimization for LLM Agents

MOSCOPT 采用无参数的集体搜索，先产生多个技能/提示候选，再评估它们的互补组合，让代理在技能层面协同而不是只优化一条全局 prompt。方法的实用价值在于不改模型权重即可做编排，代价是候选生成、组合搜索和联合评估都会消耗预算；摘要没有显示它能替代训练或在所有任务上稳定胜出。