Los autores presentan DisCo, un agente de investigación potenciado por habilidades diseñado para cerrar la brecha en el conocimiento operativo al destilar conocimientos específicos del dominio desde fuentes externas. El sistema condensa repositorios de aprendizaje automático ampliamente utilizados en habilidades reutilizables y verificadas a través de dos formas complementarias: destilación agnóstica a la tarea para utilidad amplia y destilación orientada a la tarea para necesidades específicas.
- DisCo genera la Biblioteca AREX-Skill, que contiene más de 5.000 habilidades verificadas destiladas de 1.000 repositorios de ML en 20 áreas y 178 familias de capacidades.
- Al combinarse con un núcleo GPT-5.5 y un presupuesto de ejecución fijo, el agente equipado con habilidades supera a la línea base sin habilidades en un 134,3 % en MLE-bench, 34,4 % en PaperBench, 9,2 % en FrontierCS y 14,0 % en PassNet.
Estos resultados demuestran que agregar contexto operativo destilado permite a los agentes autónomos reutilizar el conocimiento entre tareas en lugar de redescubrirlo en cada ejecución.