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【前沿】Skill 自进化机制：参数派 vs 非参派

发表于2026-08-14|更新于2026-08-25|前沿技术
|总字数:7|阅读时长:1分钟
文章作者: Moyon
文章链接: https://moyon.net.cn/2026/08/14/agent-tech-08-skill-self-evolution/
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 我的博客！
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目录
  1. 1. 一、两条技术路线的分野
  2. 2. 二、非参进化的底层逻辑
  3. 3. 三、六套代表性方案
    1. 3.1. 参数派（2 套）
      1. 3.1.1. SkillRL：递归技能增强强化学习
      2. 3.1.2. MemSkill：记忆技能自进化
    2. 3.2. 非参派（4 套）
      1. 3.2.1. AutoSkill：无需训练的终身学习
      2. 3.2.2. SkillClaw：多用户交互驱动进化
      3. 3.2.3. SAGER：策略进化 ≠ 记忆进化 ⭐
      4. 3.2.4. SkillOpt：文本空间系统化优化器 ⭐ 当前 SOTA
  4. 4. 四、SkillOpt 五大核心机制详解
    1. 4.1. 机制 1：有界编辑（Edit Budget）= 文本学习率
    2. 4.2. 机制 2：验证门（Held-out Gate）= 防止过拟合
    3. 4.3. 机制 3：拒绝缓冲区（Rejected-Edit Buffer）= 负反馈记忆
    4. 4.4. 机制 4：慢更新（Slow / Meta Update）= 跨 Epoch 长程记忆
    5. 4.5. 机制 5：双模型分工
  5. 5. 五、完整执行流程
  6. 6. 六、六套方案对比总览
  7. 7. 七、从六套方案提炼的设计原则
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