SkillClaw:基于智能进化器的集体技能演化框架
深度2026年4月9日30 分钟阅读
最有趣的发现是:通过多用户交互信号驱动的集体技能演化机制,可使智能体系统在无需用户额外努力的情况下实现系统级能力提升。推荐给:LLM智能体开发者、多智能体系统研究者、以及关注经验复用与持续学习的AI工程师阅读。
本文编译自 SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver,版权归原作者所有。
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作者用 Common Lisp 在 100 行代码内实现了一个 AI agent,核心循环仅 8 行。Agent 的唯一工具是 eval,它可以自行编写和运行代码,甚至通过 eval 定义新的工具函数(如 web search)。技能作为记忆存储在对话记录中,重启后可通过重读历史重新加载。
微软Agent Framework现在支持Go(公开预览版),提供工具调用、MCP支持和多代理协调等功能。Google的ADK已经在支持Go,而Anthropic和OpenAI的Agent SDK仍缺少Go官方支持。