يقدم الباحثون إطار عمل SkillGym، الذي يحول مهارات الوكلاء المكتوبة يدوياً من قبل البشر إلى بيئات تدريب قابلة للتنفيذ وقابلة للتحقق لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة. يستخدم النظام خط أنابيب من المهارة إلى المهمة لتجسيد مهام ملموسة والتحقق من النتائج باستخدام فاحصات مبنية على الكود.
- يبني الفريق ويطلق 2,756 بيئة عبر 12 فئة.
- يجمعون 8,364 مساراً ناجحاً بمتوسط 49 استدعاءً للأدوات وأكثر من 60 ألف رمز نصي مسجل.
- يؤدي الضبط الدقيق الخاضع للإشراف على سير العمل الموثق إلى تحسين Qwen3.5-35B-A3B بمقدار 199 نقطة Elo على GDPval-AA v2.
- يحقق وكيل SkillGym-Agent بحجم 35 مليار معامل نسبة 51.47% على SkillsBench المدعوم بالمهارات، متجاوزاً النتائج التي حققها Claude Sonnet 4.6 و GPT-5.4 Mini.
يتيح هذا النهج دمج الكفاءة الإجرائية القابلة لإعادة الاستخدام، مما يسمح للنماذج بحل المشكلات الواقعية بفعالية أكبر مقارنةً باستخدام تعليمات الاستدلال الخارجية أثناء وقت التشغيل.