SkillOpt: Convertir habilidades de agentes de IA en parámetros entrenables
Microsoft Research presenta SkillOpt, un método que trata los archivos de habilidades de los agentes como parámetros entrenables fuera de un modelo congelado, optimizándolos mediante ediciones de texto controladas. En 52 celdas de evaluación con 6 puntos de referencia, 7 modelos y 3 modos de ejecución, SkillOpt supera consistentemente a las líneas base, logrando hasta +23,5 puntos de mejora sin modificar los pesos del modelo. Las habilidades optimizadas se transfieren entre escalas de modelos y arneses de agentes, manteniéndose compactas y auditables.
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OpenAI
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