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人工智能代理的持续学习
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
AI的持续学习可分为模型、工具和上下文三个层面。模型层关注权重更新，工具层优化代码，上下文层涉及指令和技能。这些层次的理解有助于构建能够随时间改进的系统。
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关键要点
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AI的持续学习可以分为模型、工具和上下文三个层面。
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模型层关注模型权重的更新，工具层优化驱动代理的代码，上下文层涉及指令和技能。
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持续学习通常被理解为更新模型权重，技术包括SFT和RL等。
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模型层的一个主要挑战是灾难性遗忘，即模型在新数据或任务上更新时，可能会退化到以前的知识。
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工具层的持续学习涉及优化驱动代理的代码，最近的研究如Meta-Harness探讨了如何优化工具。
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上下文层的学习涉及指令、技能和工具，通常被称为记忆，可以在代理层或租户层进行。
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上下文更新可以在代理运行时进行，也可以在离线作业中进行，OpenClaw称之为“梦境”。
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所有这些学习流程都依赖于执行路径的追踪，LangSmith平台帮助收集这些追踪数据。
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通过追踪数据，可以更新模型、改善工具或学习上下文，Deep Agents支持在生产环境中进行这些操作。
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延伸问答
人工智能的持续学习可以分为哪几个层面？
人工智能的持续学习可以分为模型层、工具层和上下文层三个层面。
模型层的持续学习面临什么主要挑战？
模型层的主要挑战是灾难性遗忘，即模型在新数据或任务上更新时，可能会退化到以前的知识。
工具层的持续学习是如何进行的？
工具层的持续学习涉及优化驱动代理的代码，最近的研究如Meta-Harness探讨了如何优化工具。
上下文层的学习包括哪些内容？
上下文层的学习包括指令、技能和工具，通常被称为记忆，可以在代理层或租户层进行。
如何在代理运行时更新上下文？
上下文更新可以在代理运行时进行，也可以在离线作业中进行，OpenClaw称之为“梦境”。
LangSmith平台在持续学习中起什么作用？
LangSmith平台帮助收集执行路径的追踪数据，这些数据可以用于更新模型、改善工具或学习上下文。
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