SKT: Skill-Use Training at Scale via Verified Synthetic Data Generation

SKT提出一种验证数据合成管线，从公开技能库中自动生成技能任务和可执行轨迹，通过规则和智能体验证保证数据质量，并用于监督微调提升模型的技能调用能力。该方法生成4000个任务包和27164条验证轨迹，评测显示微调后模型在多个基准上的技能使用性能显著提升。

该工作对导购agent的技能管理有直接借鉴意义：可参考其数据合成思路，为导购场景构建技能任务，提升agent的技能调用能力。

这改变了我对技能训练数据获取难度的判断，原来可以通过验证合成方式低成本获得高质量数据。

接下来应阅读全文，重点理解其数据合成管线的细节，考虑应用于导购场景技能库的构建。