技能学习（Skill Learning）是具身智能体通过与环境交互，逐步掌握并优化特定行为能力的过程。这种学习方式强调从原始感知输入到动作输出的端到端映射，使智能体能够适应性地完成目标导向任务。与传统的监督学习不同，技能学习通常涉及强化学习、模仿学习或两者的结合，其核心在于建立状态-动作空间的泛化能力，而非简单的模式识别。
在AI产品开发中，技能学习为机器人、虚拟助手等具身智能系统提供了自主适应能力。例如服务机器人通过持续练习可以优化抓取不同物体的力度和角度，智能客服系统则能通过对话实践改进应答策略。当前技术突破在于将分层强化学习与神经符号系统结合，使技能既能通过数据驱动获得，又能被人类可理解的方式表征和组合。