Два проекта Microsoft для улучшения работы LLM-агентов
Два проекта Microsoft для улучшения работы LLM-агентов Microsoft представила два проекта, направленных на развитие навыков LLM-агентов. Первый проект — SkillOpt — позволяет «обучать» текстовые skill-файлы без изменения весов модели. Система анализирует действия агента, выявляет ошибки и успешные решения, редактирует инструкции и тестирует их на наборе данных для валидации. При этом сохраняются как эффективные, так и неэффективные правки, чтобы избежать повторения ошибок в будущем. Второй проект — SkillLens — исследует, как работают навыки, созданные моделью. Он анализирует, как эти навыки извлекаются из предыдущего опыта агента, в каких случаях они полезны, а в каких — могут навредить. Также проект изучает, почему один и тот же навык может улучшать работу одной модели (например, GPT), но ухудшать — другой (например, Qwen).