AI代理可以在三个不同的层面进行学习和改进：模型的权重、代理的核心代码和工具（工具链），以及外部配置（上下文）。虽然模型层面的学习功能强大，但成本高昂，且因灾难性遗忘而存在风险，对个人用户来说很少实用。通常被忽视的工具链层面，通过对代理运行历史的自动化分析，提供了显著的优化潜力，从而能够改进代理的核心逻辑和工具使用。 AI
影响 理解这些学习层面有助于开发人员构建更具适应性和效率的AI代理。
排序理由 本文讨论了AI代理学习的概念框架，而非发布新产品、模型或研究成果。
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<figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/732/0*vYQFTVinshaq92Kr" /></figure><p>When someone says “the AI needs to keep learning,” almost everyone pictures the same thing: retraining the model. New data, updated weights, a fresh checkpoint. But for <em>agents</…