背景痛点 传统语言模型微调（Fine-tuning）与基于人类反馈的强化学习（RLHF, Reinforcem…

背景痛点：为什么传统监督学习不够用？ 传统监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）虽…

背景：为什么需要 Agent Skill 与 MCP 学习 在构建智能决策系统时，我们常常面临两个核心挑战：一…

背景与痛点 在智能体开发领域，传统的技能学习方法往往面临效率低下和适应性差的问题。传统的监督学习方法需要大量标…

问题定义 传统 AI 代理在开放域任务中常遇到两大核心问题： 技能遗忘 ：当代理学习新任务时，旧任务性能会显著…

背景：Agent 技能微调的核心挑战 开发智能 Agent 时，直接使用预训练模型往往无法满足特定场景需求。技…

核心概念 Agent Skill Demo 是一种展示智能代理（Agent）能力的演示系统，通常用于验证和展示…