SkillOpt-Lite 将智能体技能优化形式化为零阶优化,提出文件系统轨迹探索、共识属性挖掘与独立验证门控三条原则。相比完整 SkillOpt,它加速收敛并在 LiveMath 上提升 GPT-5.5 达 +8.8 点、GPT-5.4-nano 达 +25.4 点,使 nano 模型超越标准 SkillOpt 优化的 GPT-5.4。该框架已集成至 VSCode Copilot,开发者仅需一行代码即可进化技能。框架还可泛化为完整工具链优化(HarnessOpt),在 SpreadsheetBench 上令 GPT-5.4-nano 达到 0.7758 准确率,超越运行标准流程的更大模型 GPT-5.5(0.7620)。代码已开源。
论文
·HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
SkillOpt-Lite:更快更好的智能体自我进化,只需一行代码
— SkillOpt-Lite: Better and Faster Agent Self-evolution via One Line of Vibe