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斯坦福课程推荐：CS329A Self-Improving AI Agents

本文推荐斯坦福研究生研讨课 CS329A，课程以'一线经验+论文精读'形式讲授如何构建自我改进的智能体，共 9 讲并全部收录于 YouTube。课程主线为：生成→验证→筛选→训练→更强模型的循环。内容涵盖 test-time compute scaling、稳健验证（ORM/PRM/Math-Shepherd/Weaver）、反馈学习（ReAct/RLEF/CAI）、规划与多步推理、RL scaling（STaR/GRPO/DAPO）、Deep Research Agents 及长期任务评估。核心结论：瓶颈在于验证而非生成，可验证领域（数学、代码）飞轮转得快，当前 RL 提升的是一致性而非根本能力。

技术 › Agent

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Hermes Curator：解决 Agent 技能漂移与上下文腐朽的自动化管理系统

本文介绍了 Hermes Agent v0.12.0 版本中推出的 Hermes Curator 功能。针对自改进 Agent 普遍存在的技能囤积和上下文腐朽问题，Hermes Curator 作为一个后台维护系统，通过遥测驱动的状态机自动追踪技能使用频率。它能将长期未用的技能由活跃转为陈旧，直至归档，并利用低成本辅助模型定期审查和合并重复技能。此外，系统提供 CLI 工具和“固定”机制，确保关键技能不被误删，从而在不干扰用户工作的情况下，降低 Token 成本并提升 Agent 推理效率。

技术 › Agent

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