AgentSkillOS – инструмент для оркестрации сотен тысяч Agent Skills. Очень интересный проект от китайских исследователей. Всё, как я люблю: 1. Текст на Arxiv. 2. Код на GitHub. 3. Решение с использованием DAG (направленный ациклический граф). AgentSkillOS работает по следующей схеме (визуальное представление – в медиа поста): 1. По сложной задаче составляет список подзадач. 2. На базе этих подзадач ищет наиболее подходящие скиллы, которые распределяет в соответствии с вероятностью того, что именно этот скилл подойдёт. 3. После того, как пользователь выбрал из предложенных скиллов "команду исполнителей", предлагает также несколько вариантов оркестровки скиллов в виде DAG. 4. Выполняет задачу по выбранной схеме. Для того, чтобы оценить качество своей системы, авторы разработали бенчмарк из 30 многосоставных задач, разбитых по 5 категориям. Результаты подтверждают, что организация скиллов через DAG позволяет значительно превзойти как "голый" Claude Code, так и конфигурацию с простым линейным доступом к навыкам. В медиа поста можете оценить, как меняется качество создаваемых моделью артефактов при использовании AgentSkillOS. Интересная задумка. Будет с чем экспериментировать на выходных.