Skill Graphs 를 통한 확장 가능한 터미널 작업 합성으로 나아가기

터미널 에이전트 (Terminal agents) 는 자율적인 커맨드 라인 실행에 있어 강력한 잠재력을 보여주었으나, 그 훈련은 고품질이고 다양한 실행 궤적 (execution trajectories) 의 부족으로 인해 제한받고 있습니다. 기존 접근법들은 이 병목 현상을 완화하기 위해 궤적 샘플링을 위한 대규모 터미널 작업 인스턴스를 합성하는 데 중점을 둡니다. 그러나 이러한 방법들은 주로 작업의 수를 확장하는 데 집중하면서도, 에이전트가 훈련 과정에서 실제로 경험하는 실행 궤적의 다양성에 대한 통제를 제한적으로만 제공합니다. 본 논문에서는 시나리오 매개 (scenario-mediated) 기술 그래프 (skill graph) 를 기반으로 구축된 터미널 작업 합성을 위한 자동화 프레임워크인 SkillSynth 를 제시합니다. SkillSynth 는 먼저 대규모 기술 그래프를 구성하는데, 이 과정에서 시나리오가 다양한 커맨드 라인 기술을 연결하는 중간 전환 노드 역할을 합니다. 이어 이 그래프에서 실제 워크플로우의 추상화로 간주되는 경로 (paths) 를 샘플링한 후, 다중 에이전트 하네스 (multi-agent harness) 를 사용하여 이를 실행 가능한 작업 인스턴스로 구체화합니다. 그래프에서 샘플링된 워크플로우 경로를 기반으로 작업 합성을 수행함으로써, SkillSynth 는 합성된 작업을 해결하기 위해 필요한 최소 실행 궤적의 다양성을 명시적으로 제어합니다. Terminal-Bench 에서 진행된 실험은 SkillSynth 의 효과성을 입증하였습니다. 또한, SkillSynth 로 합성된 작업 인스턴트는 Hy3 Preview 의 훈련에 채택되어 터미널 기반 환경에서의 에이전트 능력 향상에 기여하고 있습니다.