Microsoft und chinesische Universitäten präsentieren SkillOpt, eine Methode, die Handlungsanleitungen (in Markdown) für KI-Agenten nach dem Vorbild klassischen Modelltrainings optimiert. Die Technik verbessert die Performance von GPT-5.5 bei prozeduralen Aufgaben um etwa 23 Punkte und lässt sich zwischen verschiedenen Modellen und Agent-Umgebungen (wie Claude Code oder Codex) übertragen. Der Ansatz könnte ein effizienter Weg sein, KI-Agenten zu verbessern, ohne teure Modell-Retrainings durchzuführen – und öffnet neue Wege für Agent-Engineering jenseits von Prompt-Optimierung.
