GraphSkillEvo 模型发布，通过图结构优化提升大语言模型代理能力
朋友，有个新模型叫 GraphSkillEvo，它用图结构来优化大语言模型的技能，效果比之前的 SkillOpt 好一些，在 GPT-5.4-nano 上提升了 4.01%。
#技能优化
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信息流里打上「技能优化」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
9月21日
9月18日
Codex 焚诀：GPT-6 Astra 模型下优化技能与规则的实践指南
二哥分享的 Codex 焚诀，教你怎么用 GPT-6 Astra 做开发，把技能和规则改得更高效，比如让模型自己判断该读什么文档，减少不必要的确认步骤。
8月24日
论文10:58
AUSO：从内化到利用的动作级统一技能优化这篇论文介绍了AUSO，一种动作级统一技能优化方法，它通过动作感知的优化过程使技能从外部监督源逐渐转变为决策知识，并适应其动作级效益，值得一看。
7月14日
6月4日
论文01:24
微软SkillOpt论文：智能体技能自我进化，质量提升20分做智能体开发的团队终于有了让技能自动优化的实用框架——SkillOpt不仅提升了20%的质量，还提供了测试和自进化机制，建议直接集成到你的智能体编排器中试试。
5月29日
微软 SkillOpt：把智能体技能当程序训练，无需改模型
做智能体开发的团队终于有了靠谱的技能优化方案——SkillOpt 解决了手工调技能越调越差的痛点，而且最终产物是一个可读文件，部署零成本。做 prompt 工程或 Agent 框架的开发者值得细读。
5月26日
OpenClaw 龙虾之父开源 skill-cleaner，给 AI 技能提示词减肥
AI 技能开发者常忽略描述过长带来的 token 浪费和 Agent 选择困难，这个开源工具直接帮你审计并优化，省成本又提效果，做 Agent 或 Codex 技能的建议立刻试试。
微软 SkillOpt：将技能文档视为可训练外部状态，冻结智能体性能提升 23.5 点
做智能体开发的工程师别再手写技能文档了——SkillOpt 证明自动优化技能文件能带来显著性能提升，且零推理开销，值得在你的 Agent 工作流中尝试。
5月25日
SkillOpt：首个系统可控的智能体技能文本空间优化器
SkillOpt 解决了智能体技能无法像深度学习权重那样可靠优化的问题，做智能体开发或技能自动生成的团队可以直接用这套方法替代手工调参，效果显著且部署零开销。