摘要
文章介绍通义千问团队对 Agent 首次 Skill/子 Agent 路由的优化实践：用本地首路由回放缩短反馈周期，以“归因假设与优化方向—description 改写—小批与整体回归—经验沉淀”迭代；案例围绕“会话内数据查询交付”与“向外部渠道发送通知”两类相邻能力的混淆，强调按交付目的划清入口边界，并冻结题目、模型参数、工具目录等条件做可比回放。最终候选在 34 条开发请求上命中 31 条，准确率 91.18%，每题回放 3 次按多数计分；作者明确这是开发集选优结果，尚无独立留出集，且同时修改两份简介，不能分离单侧贡献。
为什么值得看
律师可将该方法用于自建法律 Agent 的技能路由与提示词维护：以真实法律请求建立开发集和保护集，先归因“法律检索、合同审查、文书起草、客户通知”等相邻入口的职责边界，再改写 Skill description 并做回归验证，避免为单个错例不断堆叠例外。原文未进行法律任务实测，迁移到律师工作流需另行验证。；律师可以：律师在搭建或维护法律 Agent 时，可把“首路由”用于区分法律检索、材料分析、文书起草、案件管理、客户通知等技能入口：先收集真实法律请求和原本正确的保护例，明确每个入口的交付目的与必要输入，再针对混淆边界改写 Skill description，最后用小批与整体回归检查误吸、漏接和关键退化。该方法可改进法律 Agent 的 Skill 与提示词工作流，但不能直接视为法律场景已实测有效。
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