我将 wikiLLM 改造为“智能体即开发者”用例——以下是改动内容及原因

背景：我是产品经理，没有机器学习背景，周末做一些实验。如果你有一系列原始数据可以输入给智能体，wikiLLM 就能很好地工作。但我没有——我的智能体处理的是产品任务（bug、功能请求），而不是研究。所以我从来没有建立过一个能够自动增长的 wiki。我是唯一的知识来源，手动记录所有内容。我最终采用的解决方案：当出现“意外情况”（即实际行为与预期不符）时，智能体会自行生成原始上下文。它会将这些记录为草稿，当模式重复出现时将它们升级为经过验证的规则，并且只有在明确批准时才会修改核心指令文件。基本上是根据初级开发人员如何积累经验来建模的。结果：会话开始时强制上下文减少约 80%，智能体明显不再重复处理已解决的问题。好奇是否有人做过类似的事情，或者是否发现这种方法有明显缺陷。