随着大语言模型发展为具备工具调用和多步推理能力的智能体，智能体技能（Agent Skills）正在成为一种无需更新模型参数的轻量级适配方式。本期SPP报告将介绍 SkillLens与SkillOpt两项工作。SkillLens系统分析了技能生成、萃取与使用的完整生命周期，揭示技能有效与失效的关键因素。SkillOpt则进一步将技能文档视为冻结智能体的可训练外部状态，通过轨迹采样、案例反思、受限文本编辑和验证集门控，实现稳定、可控的技能优化。实验表明，SkillOpt能在多类智能体任务中持续提升表现，并具备跨模型、跨框架和相近任务迁移能力。报告将展示一种新的智能体适配范式：将技能作为可学习适配层，以可解释、可验证、低成本的方式持续提升智能体能力。欢迎关注本期SPP：7月8日（本周三）19:30—21:00。

杨一帆，微软亚洲研究院视觉计算组资深研究工程师，2021年加入微软亚洲研究院。他的研究方向包括视觉内容生成、多模态基础模型与智能体系统，重点关注如何将前沿研究创新落地到真实产品与应用场景中。他已在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI等顶级会议与期刊发表论文30余篇，并担任NeurIPS、ICML、ICLR等多个国际顶级会议的区域主席，以及拥有十余项国内外专利。他深度参与了微软Phi系列模型，包括Phi-3与Phi-4的研发，多项技术成果转化到Office、Azure等微软核心产品。其近期代表工作LLM2CLIP通过大语言模型增强跨模态表征学习，已被集成到Phi-4-mini预训练流程，并获得 AAAI 2026杰出论文奖。