**SkillGrad：像梯度下降一样优化智能体技能**

_SkillGrad: Optimizing Agent Skills Like Gradient Descent_

> 本文提出SkillGrad框架，借鉴梯度下降思想优化LLM智能体的技能。该方法将技能包视为可优化参数，通过任务执行产生轨迹级损失，自动诊断生成文本梯度以指示修正方向，并使用动量机制累积诊断模式以稳定优化。在SpreadsheetBench和WikiTableQuestions上的评估显示，SkillGrad相比现有基于训练的基线平均提升6.7个百分点，且动量和对比诊断均对技能质量有贡献。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.27760)