AI Agent 修完 bug 就忘:TokenRhythm 想让运行经验沉淀回模型
PrajwalTomar_ · x · 2026-09-16
Prajwal Tomar 的 TokenRhythm 线程根帖：AI agent 能修好一个 bug、弄清错在哪，但明天照样犯同样的错——这些经验从未到达底层模型，大量有价值的工作被白白丢弃。
TokenRhythm 试图改变这一点，把 agent 运行的经验转化为模型训练的数据。线程后续展开 OpenSquilla、TokenRhythm API 和 NeoHorse-1 三层方案。
所属事件:TokenRhythm 开源 NeoHorse-1：用 Agent 经验训练 4B/9B 模型(11 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- Google 开源内部「大象-金鱼」工作流:规划与审查分离防 AI 敷衍 — gaganghotra_ · 2026-11-02
- InfoQ 发文：Agentic AI 架构中记忆、知识与上下文的系统化方法 — AdiPolak · 2026-11-02
- Harness Pro 用 ESP32-P4 做出 AI 编码 Agent 桌面监控屏 — dee_hw · 2026-11-02
- RL 训练 LFM2.5-24B 适配器：精度持平下工具调用省 20% — yb2698 · 2026-11-02
- Agent 生产环境排障之痛：错误在第5步、根因在第3步 — Ok-Machine7983 · 2026-11-02
- RAGFlow 1.0 预览：从 RAG 引擎转向 agent 原生数据库 — newpeak · 2026-11-02