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SGSteven Guan

专题

持续改进

技能候选晋升与证据驱动闭环。

要解决的问题如何积累可迁移能力并保留可验证的发布边界?

检索别名:learning-improvement

BLUEPRINT局部蓝图

01 输入

  1. 目标能力与合格数据
→

02 处理机制

  1. 定位缺口
  2. 提出并验证候选
  3. 受控发布
→

03 输出与证据

  1. 版本化能力与评测证据

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继续深入 · 2 个方向

持续改进的核心不是让Agent自由改写自己,而是让真实问题有一条通向可验证候选能力的路径。用户反馈先经去噪和专业判断,新增用例及证据,再按根因改工具、知识、prompt、memory、skill或权重。

先看反馈闭环,理解从trace到候选diff的关联;再看skill晋升,给方法写清来源、前提、scope、测试和失效条件。优化器可访问开发证据,正式持出与发布规则保持独立。反复迭代后还需fresh audit,以防开发集过拟合。被否决的候选也留下原因,正式版本保留撤销、回退和后续观测。

PRIMARY SOURCES

来源与阅读边界

来源按研究截止日整理。官方文档说明能力和约束,代码只证明对应版本,论文与讲座不自动证明生产效果。 资料截止:2026-10-15。

  1. Anthropic:Agent评测方法 ↗官方文档 / 声明

    学习收益需在独立业务任务验证。