Microsoft Research、エージェントスキルを最適化するSkillOptを紹介 | gihyo.jp

Microsoft Research⁠⁠、エージェントスキルを最適化するSkillOptを紹介 Microsoft Researchは6月30日、AIエージェントに追加の作業手順や判断基準を与えるMarkdown形式のエージェントスキル（SKILL.md）を、実行結果に基づいて改善する手法「SkillOpt」を公式ブログで紹介した。関連論文は5月22日にarXivへ投稿されていた。SkillOptは特定用途のスキルそのものではなく、エージェントに渡すスキルの内容を評価データに基づいて見直す手法となる。モデルの重みを変えないことに加え、手書きの修正やLLMによる一回限りの生成、実行後の緩い自己修正とは異なり、変更の採否を検証で制御できる点も特徴となる。 SkillOpt: Agent skills as trainable parameters - Microsoft Research Sk

[misshiki]

Microsoft ResearchがSkillOptを紹介。SKILL.mdを訓練可能なパラメータとみなし、実行履歴と検証データで小さな編集だけを採用。GPT-5.5平均は58.8→82.3に改善。

[theatrical]

当たり前だけど評価観点作るのが一番難しいよな。実際に完璧なそれがあれば勝手に改善させられるしな

[dd41kk]

“SkillOptは、エージェントに与えるスキルを「訓練可能なパラメータ」と位置づけ、評価データに基づいて改善する。”