Agent 反复修同一个 bug：核心是掌握自己的学习闭环
PrajwalTomar_ · x · 2026-10-05
作者指出当前 AI agent 的根本短板：它能修好一个 bug、分析出哪里出错，但第二天还会犯同样的错——因为这些经验根本没有沉淀到底层模型里，「模型依然是笨的」。真正值得做的事，是让 agent 每次运行产生的经验反过来改进你自己的模型。作者据此推介其项目 TokenRhythm，试图把 agent 运行中的学习信号收集起来形成闭环。本质是一个 agent 持续学习方向的论点加产品宣发。
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