エージェントのスキルをニューラルネットワークのトレーニングのように—エポック、(ミニ)バッチサイズ、学習率、検証ゲートで—モデルの重みには触れずに。

📖 インストール、データ準備、トレーニング/評価コマンド、設定、フレームワーク内部については、バージョン対応のSkillOptドキュメントから始めてください。簡潔なレンダリング概要はドキュメント&再現ガイドで提供されており、より詳細なエンジニアリング分析はテクニカルブログに掲載されています。また、リリース済みおよび未リリースの変更点に関するチェンジログも管理しています。

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ニュース 🔥🔥🔥

• [2026-07-24] 📰 SkillOpt in news. Microsoft Researchの公式特集に加え、VentureBeat、Synced(机器之心)、Flowtivity、The Decoderによる最近の報道もご覧ください。
• [2026-07-02] 🚀 SkillOpt v0.2.0がPyPI!でリリースされました! ヘッドライン機能:SkillOpt-Sleep、夜間オフラインの自己進化エンジン(採掘→リプレイ→→、保留された検証ゲートの後ろに統合)で、現在はskillopt-sleep CLIとして出荷されています。また、実験的なマルチオブジェクト、リプレイ、ドリームロールアウトコントロールも含んでいます。メインCLIは保守的なデフォルトを維持し、すべての実験ハーネスコントロールをフラグとして公開しません。

SkillOpt: Executive Strategy for Self-Evolving Agent Skills

Train agent skills like you train neural networks — with epochs, (mini-)batchsize, learning rates, and validation gates — but without touching model weights.

📖 For installation, data preparation, training/eval commands, configuration, and framework internals, start with the versioned SkillOpt documentation. A concise rendered overview is available in the Documentation & Reproduction Guide, and longer-form engineering analysis appears on the Technical Blog. We also maintain a Changelog for released and unreleased changes.

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• [2026-07-24] 📰 SkillOpt in the news. Read the official Microsoft Research feature, along with recent coverage from VentureBeat, Synced (机器之心), Flowtivity, and The Decoder.