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论文解决了什么问题
能否把强模型的一次性推理成本沉淀成可复用程序，让更便宜的模型在后续同类任务中调用？
核心方法
由强模型生成、测试并修复工具代码，再将成功工具缓存为 API，交给较轻量模型重复使用。
实验结论
- 在复杂推理任务中以工具复用摊薄制作成本，展示功能缓存相对答案缓存的迁移价值，同时依赖明确任务族与执行验证
适合谁阅读
研究技能生成设计程序缓存比较 maker 与 user智能体Agent Skills
可核验的原论文来源和作者
- 作者
- Tianle Cai, Xuezhi Wang, Tengyu Ma, Xinyun Chen, Denny Zhou
- 来源
- arXiv
- 论文 ID
- 2305.17126