7.4 持续学习与知识更新
目前的许多 AI 系统是静态的：训练 -> 部署 -> 冻结。一旦部署，它就不会变了，直到下一次版本更新。但真正的智能体应该是动态的，能够在与环境和用户的交互中不断学习，越用越聪明。
本节探讨智能体实现 终身学习 的三种主要机制：记忆积累、自我提示优化和模型微调。
7.4.1 终身学习的三条路径
实现智能体持续进化主要有三条路径，成本由低到高，周期由短到长：
这是一种借鉴自强化学习的技术，但在这里通过 RAG 来实现。
当智能体成功解决了一个难题（例如修复了一个罕见的 SQL 错误）后，它不应只是把结果扔掉，而应该把这次成功的 轨迹转化为一条经验，存入长期记忆。
经验提取： 当任务成功完成时，触发提取器：
prompt = """
任务：{task}
执行轨迹：{trajectory}
请总结这次成功的关键经验。这不仅是针对这个具体任务，而是针对这类问题的方法论。
"""
存储： 将 (Task_Embedding, Key_Insight) 存入专门的 "经验向量库"。
回放（Retrieval）： 当下次遇到新任务时，先检索是否存在类似经验。
experience = experience_db.query(new_task)
system_prompt += f"""
参考经验：
在处理类似任务时，之前的成功经验是：{experience}
请参考这个思路来解决当前问题。
"""
效果：这种机制实现了 即时单样本学习，智能体可以在不更新权重的情况下，瞬间学会不再犯同样的错误。
智能体不仅可以优化答案，还可以优化自己的"源代码"——系统提示词。
当智能体上线后，收集失败案例。
诊断：让另一个高级智能体分析失败原因。
"失败原因：智能体忘记了在搜索前先检查本地缓存。"
建议：提出系统提示词修改建议。
"建议：在系统提示词的工具使用规范中，添加一条：'优先检查 Cache'。"
更新：自动或半自动地更新线上的 Prompt 配置。
7.4.4 自动提示词优化框架（思路）
一些框架把 Prompt 当成可优化的参数：你提供 Metric（评估标准）与少量训练样例，系统自动搜索更优的指令、示例与结构化输出模板。
工程上要特别注意：
可审计：Prompt 的每次变更要可回放、可对比。
对于企业级智能体，数据飞轮 是最大的护城河。
7.4.5 数据飞轮 运作模式
冷启动：用通用的高能力模型部署 V1 版本智能体。即使成本更高，也要保证初始体验与数据质量。
收集数据：记录所有用户交互。重点收集以下两类数据：
构建数据集：将 [User Input] 和 [Corrected Action] 配对，清洗出高质量的 SFT 数据集。
微调：
使用这些私有领域数据，微调一个更小、更便宜的模型。
目标：让 8B 模型在 特定垂直领域 接近更大模型在该垂直领域的效果。
迭代：部署微调后的 V2 版本。V2 通常能显著降低成本并提升速度。
7.4.6 什么时候需要微调？
不要上来就微调。遵循以下原则：
Prompt Engineering First：先试 Prompt，改几次还是不行。
Fine-tuning Last：如果是缺 形式（Format）、缺 风格（Style）或需要极致的 低延迟，才考虑微调。
7.4.7 记忆的维护：遗忘与整理
如果只学不忘，智能体的记忆库很快会被噪声填满，检索准确率下降。
类似于人类睡眠时的记忆整理，智能体需要后台维护进程：
合成：将 10 条零散的对话记录合并为一条事实："用户偏好 Python 语言，不喜欢写注释。"
冲突解决：如果前天记"用户喜欢红色"，今天记"用户讨厌红色"，以最新的为准，删除旧记忆。
最近最少使用（LRU）：长期不被检索的记忆，逐渐降低权重或归档。
持续学习让智能体具有了"生命力"。
数据飞轮 让它能随着使用规模扩大而不断降低成本、提升壁垒。
一个好的智能体架构，不仅要有聪明的"大脑"（LLM），还要有完善的"成长机制"。
下一章将进入实战，介绍主流的智能体开发框架。
下一节: 本章小结
