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今天的主题是：
SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills
Summary
今天的智能体技能（skills）要么是手工打造的、要么是一阶段（one-shot）生成的，或者是通过控制松散的自我修正演化而来的，这些方式的表现都不像针对技能的深度学习优化器，且在反馈下都无法可靠地超越其初始起点。我们认为，技能反而应该作为冻结状态下智能体的外部状态（external state）来进行训练，并应当具备与让权重空间优化（weight-space optimization）可复现相同的严谨度。
据我们所知，SkillOpt 是首个针对智能体技能的系统化、可控的文本空间优化器（text-space optimizer）：一个独立的优化器模型将带有评分的测试流（scored rollouts）转化为对单个技能文档进行有限制的“添加/删除/替换”编辑，并且只有当某次编辑能严格提升留出验证集（held-out validation score）的分数时，该编辑才会被接受。文本学习率预算（textual learning-rate budget）、被拒绝编辑缓冲区（rejected-edit buffer）以及基于轮次（epoch-wise）的慢速/元更新（slow/meta update），使得技能训练保持稳定，同时在部署时增加了零推理时间模型调用（zero inference-time model calls）。
在涵盖 6 个基准测试、7 个目标模型和 3 个执行装备（直接对话、Codex、Claude Code）的测试中，SkillOpt 在所有 52 个被评估的（模型、基准测试、装备）组合单元格中均位列第一或并列第一，并击败了包括人类编写、一阶段 LLM 生成、Trace2Skill、TextGrad、GEPA 和 EvoSkill 技能在内的所有同单元格竞争对手。在 GPT-5.5 上，它在直接对话中将无技能基础准确率提升了 +23.5 个百分点，在 Codex 智能体循环中提升了 +24.8 个百分点，在 Claude Code 中提升了 +19.1 个百分点。迁移实验进一步表明，经过优化的技能产物在跨模型规模迁移、在 Codex 与 Claude Code 执行环境之间迁移，以及在无需进一步优化的情况下迁移到相近的数学基准测试时，依然能保持其价值。
原文链接：arxiv.org
