Microsoft открыла код SkillOpt: фреймворк для самообучения ИИ-агентов через Markdown.
Мы обратили внимание на новый open-source проект от Microsoft, который делает самообучение агентов более осязаемым. Фреймворк SkillOpt работает как фоновый улучшатель вашего агента, редактируя Markdown-файлы со скиллами.
Механика напоминает классический цикл обучения (learning loop), только развернутый в текстовом пространстве. Агент выполняет задачи с текущей версией условного skill.md — это аналог прямого прохода. Система логирует все, что делает агент, отмечает ошибки и успешные ответы, а затем на основе этого предлагает небольшие правки в skill-файл. Это уже обратный проход (backward pass).
Новая версия Markdown-файла принимается только после успешной верификации на отдельном сете задач. Набор для проверки можно задать самостоятельно или взять готовый.
Как и в реальном обучении, тут предусмотрено подобие learning rate: чтобы случайно не испортить файл резкими правками, изменения могут быть только небольшими и должны соответствовать определенным правилам. Попробовать инструмент можно довольно безопасно, даже если вы переживаете за свои md-шки.
Приросты производительности выглядят впечатляюще. Судя по большой таблице, во всех комбинациях моделей и бенчмарков они положительные и заметные, а в Codex и Claude Code на GPT-5.5 средний прирост указан как +21.8 и +18.6 соответственно.
Статья, код, обзор и инструкции по использованию доступны на странице проекта: https://microsoft.github.io/SkillOpt/
Ещё новости:
