模型一上线就开始过时：Agent 如何把经验变

AI 智能体想越用越强，得靠一套“经验筛选系统”。

强化学习之父萨顿吐槽：现在的 AI 一上线就停学。它虽然能存记忆、查资料，但底层的认知根本没长进。

经验不能全塞进脑子：临时信息放上下文，易变的放外部记忆。只有反复验证有效的步骤，才值得写进模型参数。硬把啥都往脑子里装，不仅容易忘事，还会留下安全漏洞。

边干边长是个难题：让模型实时改自己，很容易学了新的忘了旧的。更务实的做法是“快慢两套系统”：平时靠记忆干活，隔段时间再挑出好经验微调模型。

别被“自进化”忽悠了：现在号称能自己进化的系统，其实还得靠专家和强模型带飞。它们只是周期性地整理经验，离真正的自主进化还差得远。

护城河变了：以后 AI 产品拼的不只是模型多强，更是谁能攒下别人拿不到的实战数据。但前提是，你得知道该留什么、怎么留，以及出错时怎么撤回。