Was macht SkillOpt?
SkillOpt ist ein Textraum-Optimierer, der wiederverwendbare natürliche Sprachfähigkeiten für eingefrorene LLM-Agenten durch trajektoriengetriebene Bearbeitungen, validierungsgesteuerte Aktualisierungen und bereitstellbare best_skill.md-Artefakte trainiert.
Übersicht
SkillOpt ermöglicht es Entwicklern, die Fähigkeiten von LLM-basierten Agenten zu optimieren, ohne das zugrunde liegende Modell zu verändern. Stattdessen werden die Skills (Anweisungen oder Beschreibungen in natürlicher Sprache) iterativ bearbeitet und validiert.
Funktionsweise
- Trajektoriengetriebene Bearbeitungen: Der Optimierer nutzt Trajektorien (z. B. erfolgreiche/frustrierte Interaktionssequenzen), um Vorschläge zur Verbesserung der Skill-Beschreibungen zu generieren.
- Validierungsgesteuerte Updates: Jede Änderung durchläuft einen Validierungsprozess, bei dem überprüft wird, ob die neue Version des Skills die gewünschten Ergebnisse liefert.
- Bereitstellbare Artefakte: Der optimierte Skill wird als
best_skill.mdexportiert, der direkt in die Konfiguration des Agenten eingebunden werden kann.
Verwendung
# Beispiel für die Verwendung von SkillOpt (CLI)
skillopt --skill skill.md --trajectories trajectories.json --output best_skill.md
Parameter
| Parameter | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
--skill | Pfad | Pfad zur Ausgangs-Skill-Datei (z. B. skill.md) |
--trajectories | Pfad | Pfad zur Trajektoriendatei |
--output | Pfad | Pfad für die optimierte Skill-Datei |
Unterstützte Plattformen
SkillOpt ist framework-agnostisch und kann mit verschiedenen LLM-basierten Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor, Codex und anderen verwendet werden.
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – siehe die LICENSE-Datei für Details.
Bekannte Einschränkungen
- Die Qualität der Optimierung hängt stark von der Qualität der bereitgestellten Trajektorien ab.
- Der Validierungsprozess kann rechenintensiv sein, insbesondere für große Skills.
- Aktuell werden nur Skills in natürlicher Sprache unterstützt (keine Code-basierten Skills).
Mitwirken
Beiträge sind willkommen! Bitte lesen Sie unsere CONTRIBUTING.md-Richtlinien für Details.
Danksagungen
SkillOpt wurde von Microsoft Research entwickelt.