Frameworks d'auto-optimisation des skills
Un fichier de skill est un .md qui sert de procédure à un agent ; jusqu'ici il s'éditait à la main, sans gradient pour guider les changements. Une vague d'optimiseurs « text-space » le traite désormais comme un paramètre entraînable.
- SkillOpt (Microsoft Research) — boucle rollout → évaluation → réflexion → édits bornés. Sur GPT-5.5, +23,5 points en chat direct et +24,8 en boucle Codex, pour des skills tenant ~920 tokens médians.
- GEPA (Genetic-Pareto) — algorithme évolutionnaire qui « mute » l'instruction et sélectionne les candidats sur un front de Pareto ; compatible DSPy.
- EvoSkill — applique l'idée de GEPA aux workflows de code multi-agents, chaque variante sur sa branche Git, sélection au front de Pareto.