@Saboo_Shubham_: 静态代理在2026年将无法生存。你真正需要的是自学习代理,而最好的代理每次被使用时都会变得更好…

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摘要

讨论AI代理如何在三个层面(模型、框架、上下文)学习,以及为什么将用户修正作为标记示例捕获是构建随时间改进的自学习代理的关键。

静态代理在2026年将无法生存。 你真正需要的是自学习代理,而最好的代理每次有人使用时都会变得更好。 让我们来理解这一点。 你的AI代理实际上在三个地方学习: 1. 模型(权重):由AI实验室拥有,最难改进的层面。 2. 框架(循环、工具、提示):中等难度。你可以改进它,但需要一些实际工作。 3. 上下文(记忆+技能):你可以阅读和编辑的纯文本,最容易入手的层面。 你已经在Claude Code和Codex中使用了这三种。 但这里有一个几乎所有人都忽略的点: 你的代理应该从用户那里学习,而不仅仅是从自身的运行中学习。 每当有人修正代理的调用时,这就是一个任何基准都无法给你的标记示例。其价值超过一百次合成测试。 捕获它。反馈给它。这就是复利的循环。
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缓存时间: 2026/07/09 07:59

静态代理撑不过2026年。

你真正需要的是自学习代理——而且最优秀的那些,每次有人使用就会变得更强。

我们来理解一下。

你的AI代理实际上在3个地方学习:

  1. 模型(权重):由AI实验室拥有,是最难改进的层面。

  2. 封装(循环、工具、提示):难度中等。你可以改进它,但需要下真功夫。

  3. 上下文(记忆 + 技能):可读可改的纯文本,是最容易入手的起点。

你在Claude Code和Codex中已经在使用这三者了。

但几乎所有人都忽略了一点:

你的代理应该向用户学习,而不仅仅是从它自己的运行中学习。

每当有人修正了代理的调用,那就是一个没有基准测试能给你的标注实例。比一百次合成测试更有价值。

捕捉它。回馈它。这就是形成正反馈循环的关键。

没错

有品位的记忆才是决胜关键

@Saboo_Shubham_ 一直在说这个!静态代理根本跟不上节奏。很快,一切都会围绕自学习型代理展开。

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