智能体与自主科学
突破级
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这篇论文处理的是长期智能体里非常核心但常被低估的问题：低层技能很多，但如果没有好的高层符号抽象，这些技能很难被组合成真正可规划的长程行为。作者试图让模型自动发明适合任务级规划的 predicates。
方法上，SkillWrapper 用生成式 predicate invention 把对象中心技能包装成更适合 domain-independent planner 使用的符号接口。核心新意不在单个技能学习，而在“从技能执行到任务级规划”的抽象层构建。
它在仓库中的位置是 planning / symbolic abstraction / robotics 主线。对长期 agent、具身规划和神经符号协同都具有方法学价值。
它没有再升一级，是因为证据主要集中在规划抽象这一层，尚未展示平台级外溢或跨多个大系统的决定性影响。