Agent如何自己变强？从Skill到模型权重的进化全景图
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传统基础模型受限于一次训练、静态部署的固有范式，在真实交互中缺乏持续学习与自我优化的能力。Agent 自进化（Self-Evolution）正是为突破这一瓶颈而生，它旨在让 AI 系统像生物一样，通过与环境的持续交互获取反馈，积累经验并重构自身，实现动态适应与能力成长。其核心在于建立"执行→反馈→优化改进→再执行"的闭环机制，且进化对象不局限于模型参数，更涵盖 Prompt、Skill、记忆及工作流等非参数化组件，赋予 Agent 更高的灵活性与自驱力。
