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# Omni‑IO Skills: Harnessing Your Agent Omni‑Native（arXiv:2609.31847）
> 论文链接：[https://arxiv.org/abs/2609.31847](https://arxiv.org/abs/2609.31847)
> 作者：Yanlin Li, Mingyang Hao, Shengqiong Wu, Hao Fei, Mong‑Li Lee, Wynne Hsu

## 一、文章主要内容总结
该论文提出**Omni‑IO Skills**，一种可插拔的智能体适配层（Agent Harness）。**无需修改原有大模型推理核心**，就可以让现有通用Agent具备全模态原生处理能力（文本、图像、音频、视频、文档、3D资产、代码）。

### 背景问题
1. 现有通用Agent具备长周期规划、推理能力，但多模态生产能力碎片化；
2. 直接对基座大模型扩展新模态，需要高昂的模型更新成本；
3. 简单拼接多个专用模型/工具，无法解决流程编排、任务依赖、中间资产复用、多轮迭代修改等协同问题。

### 核心系统设计
1. **分层层级化Skills（技能体系）**：分为原子技能Atomic、专家技能Expert、场景技能Scenario，共27个技能，覆盖38项任务，覆盖理解、生成、推理、检索四大能力族，7种媒介资产类型。
2. **声明式执行图 DEG（Declare Execution Graph）**：把多资产复杂工作流表示为执行图，可并发调度无依赖任务，管理任务依赖关系。
3. **标准化多模态执行接口MCP工具服务层**，隔离上层业务逻辑与底层模型服务商API。
4. **持久化