@FinanceYF5: 3/ 把复利栈从底往上搭四层 底层是原语：Fable 5、子智能体、worktree，多数人只碰到这层。 第二层是编排：目标循环、动态工作流、云端 Routines。 第三层是记忆：状态文件、Skills、知识库。 顶层是自我改进：视觉自…

3/ 🏗 把复利栈从底往上搭四层

底层是原语：Fable 5、子智能体、worktree，多数人只碰到这层。 第二层是编排：目标循环、动态工作流、云端 Routines。 第三层是记忆：状态文件、Skills、知识库。 顶层是自我改进：视觉自检、评估循环、规则蒸馏。 https://t.co/iTu1dGA3Gb

后悔Fable 5被叫停前没有用上？他连续跑了 6 天

1/ 大多数人把 Fable 5 当更快的聊天框

有人让一个 Fable 5 智能体连续跑了 6 天、没人掌舵，才动笔写下结论：九成人只用到了它 10% 的能力。

它为「连续跑几天」而生，人们却只用几分钟。

2/ 真正的分水岭：自我学习 vs 自我改进

自我学习是模型改自己的权重，Fable 5 不做，目前没有量产模型做。

自我改进是模型外面的系统在复利：每次运行把教训写进记忆，技能越用越利。模型不变，环境每跑一次都更聪明。

3/ Build the compound stack from the bottom up with four layers

The bottom layer is primitives: Fable 5, sub-agents, worktree—most people only encounter this layer. The second layer is orchestration: goal loops, dynamic workflows, cloud-based Routines. The third layer is memory: state files, Skills, knowledge bases. The top layer is self-improvement: visual self-checks, evaluation loops, rule distillation.

4/ 别什么都丢给 Fable 5 跑

它每 token 约是 Opus 4.8 的 5 倍贵（10/百万输入、50/百万输出）。

让 Fable 5 当编排者，Sonnet 4.6 干量大的活，Haiku 4.5 当打分员，被安全分类器拦截时自动回退 Opus 4.8。

5/ 永远别让模型给自己打分

Anthropic 自己的实验：带独立验证者的版本敢做更大改动，硬把一次失败的实验推到最大胜果；自己打分的版本只敢微调一个安全参数，早早收手。

写代码的智能体，永远不该是给它打分的那个。

6/ 记忆的五个阶段：失败→调查→验证→蒸馏→查阅

Sonnet 4.6 多半停在第一步，堆一堆没人再看的失败笔记。 Fable 5 能走完全程，最强时验证覆盖率冲到 70% 多，把事实蒸馏成可复用规则。

差距不在模型，在你有没有状态文件。

7/ 自我改进是系统的属性，不是模型的

每个证明这点的实验里，两边的模型一模一样。变的是外面的系统：验证者、状态文件、评估循环。

挑一层你还没做的，明天就加上，然后加下一层。

阅读原文：

以上就是全部

如果您喜欢这个主题：

1.关注我（@FinanceYF5） 2. 点赞+转发下面第一条帖子