未来 agent 将持续自训练:重构记忆、造 RL 环境并蒸馏回旧模型
manosaie · x · 2026-10-15
willcb 预测自主 agent 的持续运作形态:它们将不断重构自己的记忆,构建与部署环境匹配的 RL 训练环境,持续在线训练,用合成的 on-policy 轨迹吸收新的世界知识,并周期性地向早期 checkpoint 蒸馏以重置可塑性。
这勾勒了一条从「推理时工具调用」到「部署即训练」的路线:agent 的生命周期不再是静态模型加 prompt,而是一个持续学习循环。
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