في عصر الذكاء الاصطناعي، يحقق وكلاء اللغة (Language Agents) تقدمًا ملحوظًا من خلال إعادة استخدام ما يعرف بالمهارات، وهي أدوات إجرائية منظمة تم استخلاصها من تجارب سابقة. يُعتبر التركيز على المهارات المتعلقة بالمجال (Domain-level) والمهارات التي تنتجها النماذج (Model-generated) أحد الاتجاهات الواعدة في تطوير الأداء، حيث تتيح هذه المهارات تكيفًا سريعًا ضمن مجال معين من خلال ترميز الإجراءات المتكررة والمحددة.

رغم أن طرق استخلاص المهارات قد زادت بشكل كبير في السنوات الأخيرة، إلا أن الفهم الشامل لدورة حياة المهارات لا يزال محدودًا. حيث لم تُجرَ دراسة شاملة تغطي جميع مراحل دورة حياة المهارة، بما في ذلك توليد التجارب (Experience Generation)، واستخلاص المهارات (Skill Extraction)، واستهلاك المهارات (Skill Consumption).

تسعى هذه الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال بناء إطار تقييم يعتمد على المنفعة، يقدم نتائج تجريبية منظمة عبر مستخلِصي المهارات وأهدافها، مع تغطية لخمس مجالات مهمة. تشير النتائج إلى أن المهارات التي تولدها النماذج تُعد مفيدة في المتوسط، لكنها قد تُظهر انتقالًا سالبًا غير تافه. كما وُجد أن سلوك المستخلصين والأهداف لا يتسم بالتجانس، مما يعني أن النموذج يمكن أن يكون مستخلصًا قويًا ولكنه متلقٍ ضعيف، أو العكس.

لفهم هذه الأنماط، تم تحليل كل مرحلة من دورة حياة المهارة بشكل معمق، حيث تم استكشاف كيفية تشكيل تركيبة التجارب لجودة المهارات، وما الخصائص التي تميز المهارات المفيدة، وكيف تنتقل نفس المهارة بين مستهلكين مختلفين. وأخيرًا، تُترجم هذه النتائج إلى مهارة ميتا (Meta-skill) ملموسة توجه عملية استخلاص المهارات نحو الميزات المرتبطة بالمنفعة الفعلية، مما يحسن جودة المهارات عبر المجالات بشكل مستمر ويقلل بشكل كبير من الانتقال السلبي.