ในปัจจุบัน การเพิ่มทักษะ (Skills) ให้กับระบบเอเจนต์ AI มักประสบปัญหาเรื่องความซ้ำซ้อน ทั้งการใส่ข้อมูลบริบท (Context) ที่ไม่เกี่ยวข้อง และการที่โมเดลต้องวางแผนงานเดิมซ้ำ ๆ ทุกครั้งที่เรียกใช้ทักษะ SkillSmith จึงถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยใช้แนวคิด 'Boundary-first compiler' ที่จะทำการประมวลผลทักษะต่าง ๆ แบบออฟไลน์ให้กลายเป็นอินเทอร์เฟซที่กระชับและพร้อมรันทันที
จากการทดสอบบน SkillsBench พบว่า SkillSmith สามารถลดการใช้ Token ในช่วงการทำงานได้ถึง 57.44% ลดจำนวนรอบการประมวลผล (Thinking iterations) ลง 42.99% และส่งผลให้ความเร็วในการทำงานเพิ่มขึ้นถึง 2.02 เท่า นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนในสัดส่วนเดียวกับการลดจำนวน Token ซึ่งถือเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในระดับที่เห็นผลได้ชัดเจนสำหรับการใช้งานจริงในระดับอุตสาหกรรม
