智能体真的在学习吗，还是你只是在维护它们？
作者在 Anthropic 的 Claude Code hackathon 期间于其 Cortex 项目中实验持久记忆，发现部分对比结果有提升、部分则不如基线，因此认为单纯增加记忆未必能让智能体持续变好。他提出判断标准：让有经验的智能体与全新副本处理陌生任务，比较成果质量、重复纠正次数和维护成本，并质疑模型权重微调是否优于强记忆加技能配置，希望了解哪些经验真正可迁移。
#Agent自我改进
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RLMs（递归语言模型）是昙花一现还是真有实用价值？
Reddit r/LocalLLaMA 网友发帖质疑 RLM（递归语言模型）是否只是炒作：此前热度很高，如今讨论和实践中几乎没人使用。RLM 由主 orchestrator 和子智能体组成，双方在 Python 环境中存数据、执行代码、调用子智能体，目标是让最少 token 进入 orchestrator 上下文，子智能体还能递归调用新子智能体。作者认为这可缓解 opencode 中上下文膨胀导致的频繁压缩问题。