CaSKG: Counterfactual-Causal Skill Graphs for Scalable Agent Skill Retrieval

• 类型：arxiv
• 标识：2608.25500
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.25500
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：3
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：3
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：CaSKG, a counterfactual-causal skill graph framework that calibrates procedural relations before retrieval, is proposed, position edge-confidence calibration as an effective route to compact and executable skill retrieval at scale.
• OpenAlex ID：W7204460734
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.25500
• DOI：10.48550/arxiv.2608.25500
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.25500
• OpenAlex更新：2026-09-04
• 副分类：agent
• 待LLM分类：否
• 标题中文：CaSKG：用于可扩展 Agent 技能检索的反事实-因果技能图
• TLDR中文：提出 CaSKG，一种反事实因果 Skill 图谱框架，在检索前校准程序关系，将边置信度校准定位为大规模紧凑且可执行的 Skill 检索的有效路径。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-28-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]