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SkillOpt 提出 agent skill 策略优化方法
SkillOpt 提出一种针对 agent skill 的优化框架，将技能生成与迭代视为可训练过程而非一次性的提示工程。论文指出当前 skill 多数依赖静态模板或缺乏约束的自我修订，难以根据反馈可靠提升。SkillOpt 借鉴深度学习优化思路，为 agent 的技能演化引入显式的策略更新机制，使技能在反复执行与反馈中持续改进。这项工作面向 agent 系统的长期自主进化，为 skill 层面的自动调优提供了更结构化的路线。
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- 发布
- 2026-05-22
导读
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原文摘要
Agent skills today are hand-crafted, generated one-shot, or evolved through loosely controlled self-revision, none of which behaves like a deep-learning optimizer for the skill, and none of which reliably improves over its starting point under feedback. We argue the skill should instead be trained …