你的 Agent Harness 应该自我修复
文章探讨了 Agent 系统如何在不更新模型权重的情况下实现自我改进。作者提出两条独立回路：成功运行可产出可复用流程（如 Hermes 的 SKILL.md 程序性记忆），失败运行可产出经审查的修复和回归用例。通过 Opik 工具链，生产失败被转化为结构化反馈：trace 记录、源码级诊断、人工批准 diff、重跑验证、回归测试。文章强调改动需版本管理、评估需确定性校验器，系统并非自动学习，而是把事故变成可审查的改进输入。
全部文档 / 标签: 程序性记忆
3 篇
Your Agent Harness Should Repair Itself
文章探讨 Agent 系统如何在不更新模型权重的情况下自我改进。作者阐述了两条反馈路径：成功运行产生可复用的程序性记忆（以 Hermes 的 SKILL.md 文件和 GEPA 离线优化为代表），失败运行则通过 Opik 的执行 trace 进行诊断，定位故障源头（模型、工具、配置或代码），提出修复方案，经人工审核后重跑并添加回归测试。文章强调失败必须被记录为可验证的预期行为和测试用例，才能转化为可复用的知识，并详细介绍了 trace 结构、失败检测与根因分析的工作流程。
AI Agent 记忆的四种类型与记忆生命周期
本文是 Agent 记忆系列第二篇，基于普林斯顿的 CoALA 认知架构框架，将 Agent 记忆分为四种类型：工作记忆（当前上下文）、语义记忆（事实性知识）、情景记忆（带时间戳的具体事件）和程序性记忆（Agent 自行从重复经验中学到的规则）。作者强调仅靠厂商记忆功能只覆盖语义记忆的一小部分，完整的生产级 Agent 还需理解记忆的六阶段生命周期：提取、存储、检索、注入、更新与遗忘。文章为后续动手构建带记忆的 Agent 系统奠定概念基础。
