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【会员专享】Agent 如何持续学习？深入理解 AI Agent 的记忆、Skill 与模型参数更新机制

AI Agent 想要真正长期成长，关键问题不是“学习更多”，而是：不同类型的经验，到底应该写入哪里？

一次会议时间、用户偏好、工具调用经验、模型推理能力，它们显然不能用同一种方式存储。

本期视频将深入分析 AI Agent 持续学习中的核心问题：

• Context、Memory、Skill、Model Parameters 四种知识写入位置
• 不同经验应该如何进行知识路由（Knowledge Routing）
• 持续学习中的稳定性与可塑性矛盾
• 领域迁移、事实更新、时间漂移、Agent 状态累积四类环境变化
• 如何根据有效期、作用范围、变化频率、反馈质量、撤销成本决定更新策略
• 为什么强化学习、自蒸馏、LoRA 等方法可以帮助模型持续成长

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