@svpino: 如何利用自学习智能体构建护城河：如果你能构建一个每次使用都能自我改进的智能体……

X AI KOLs Following 新闻
self-learning-agents ai-agents moat procedural-memory episodic-memory fine-tuning data-ownership

摘要

一条推特长线，提供关于构建随使用而改进的自学习智能体的战略建议，涵盖双学习来源、记忆类型和数据所有权。

如何利用自学习智能体构建护城河： 如果你能构建一个每次使用都会变得更好的智能体，你将势不可挡。 以下是你可以做的： 1. 从两个来源学习，而不是一个。智能体追踪显示智能体做了什么以及在哪里出错。浏览器内活动显示用户如何引导和修正结果。大多数产品捕获第一个来源而忘记了第二个。 2. 你有三种选择来应用新学到的东西：微调模型、更新工具架（harness），或向智能体提供上下文信息。确保你充分利用这三种方式。 3. 在决定智能体应记住什么时，重点使用程序性记忆（存储工作流和规则）和情景记忆（存储具体发生过的事情）。不要过度依赖语义记忆，因为它会过时并成为负担。 4. 设定学习扩散的范围边界（每个用户、每个团队、每个应用）。注意不要在不同用户的上下文之间泄露事实。 5. 你希望拥有智能体学习所用的数据。这些数据是你最宝贵的资产。尽量将其保留在你的基础设施中，以免被 Big Cloud 窃取。 6. 使用开放、与框架无关的标准来捕获和应用学习内容。 这是一篇包含更多信息的文章：
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/07/09 07:38

如何用自学习型智能体建立护城河：

如果你能构建一个每次被使用都会变得更强的智能体，那你就势不可挡了。

以下是你现在可以做的：

  1. 从两个来源学习，而不是一个。智能体轨迹记录下它做了什么、在哪儿出错了。浏览器内活动数据则展示用户如何引导和修正结果。大多数产品只捕捉了第一个来源，却忘了第二个。

  2. 你有三种方法来应用新学到的知识：微调模型、更新控制框架、或向智能体提供上下文信息。确保你充分利用了这三种方式。

  3. 在决定你的智能体应该记住什么时，优先依赖程序性记忆（用于存储工作流和规则）和情景记忆（用于存储具体发生过的事情）。不要过度依赖语义记忆，因为它会过时并变成负担。

  4. 设定学习的扩散边界（按用户、按团队、按应用）。注意不要在不同用户的上下文中泄露信息。

  5. 你需要拥有智能体学习所依赖的数据。这些数据是你最有价值的资产。尽量将它们保留在你的基础设施中，以免被大型云服务商窃取。

  6. 使用开放的、与框架无关的标准来捕捉和应用学习成果。

下面是一篇更详细的文章：

@svpino 说实话，我大多数时候只是在努力让自己的代码不出错。但这个自学习型智能体的想法确实很疯狂。你觉得初学者有什么容易上手的切入点吗？

相似文章

@qinzytech: https://x.com/qinzytech/status/2066585405479371092

X AI KOLs Timeline

对构建自我进化AI代理的两种方法的技术分析：基于模型的方法（通过像SSMs或具有快速权重更新的transformer等架构，以及训练方法）和基于工具的方法（通过内存或能够自我重写的元工具）。作者为不同受众提供了实用建议。