【让 AI Agent 自己进化——我们是怎么解决"Agent 失忆症"的】
痛点很具体：Agent 花3小时推导一个 OLLVM 加密算法，下周同款 App 出现，它又从零开始。推理过程不留存，经验不积累，永远是"新人"。

根本原因是：Agent 没有结构化的长期记忆。我在 OpenClaw 里设计了四层记忆模型：
① Identity（宪法）：行为边界，不可被运行时覆盖
② Skills（操作手册）：可复用方法，经 PR review 后入库
③ Episodic（日记）：关键决策记录，按置信度衰减
④ World Knowledge（百科）：外部 RAG 注入，带有效期

写入不能让任务 Agent 自己来——视野太窄、容易过拟合。专门设计了 evolution-architect（大脑）+ evolution-control（双手）分工协作。
触发机制也是双轨：Runtime HOOK 被动旁路感知，人工覆盘主动召唤。所有 Skills/Identity 变更走 git PR，human-in-the-loop 审核，安全第一。
知识还会"过期"——置信度衰减机制让知识库保持新鲜，不变垃圾场。

完整演讲（30页）：http://t.cn/AXJ3MAzH
#AIAgent #OpenClaw #大模型 #Agent进化