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我发现了一件有意思的事情：如果给一个 OpenClaw 加上“学习能力”，它就不再只是一个工具，而更像是一个会成长的系统。

很多人养小龙虾的方式，其实还是典型的聊天对话的 Chat 模式：问一个问题，得到一个答案，然后结束这一轮交互。

Agent 在这个过程中并不会真正“记住”什么，每一次对话几乎都是从零开始。

但如果一个 Agent 能够记录自己的错误，复盘每天的交互，从中总结经验，并把这些经验沉淀为可复用的能力，那么它就具有了学习能力。

最近我在 OpenClaw 里体验到的两个Skill技能，正好赋予了 Agent 这种能力：self-improving-agent，和 AutoSkill。

简单来说，前者让 Agent 自己学会成长，而后者让 Agent 的技能库也能够持续进化。

如果把 Agent 看成一个数字员工，这两个技能相当于给员工建立了一套完整的复盘和方法论沉淀机制。

Self-Improving Agent 是一个很有意思的技能。安装完成之后，系统会自动创建一套简单但实用的学习结构。

首先，它会在系统中生成一个 目录，并在里面建立三份文档，用来记录在日常交互中的经验。

第一份是 ERRORS.md，专门用来记录各种失败和异常，例如命令执行失败、工具调用出错或者推理出现偏差。

第二份是 LEARNINGS.md，用来沉淀新的经验和**实践，比如用户纠正的信息、更加高效的解决方案，或者某个工具更好的使用方式。

第三份则是 FEATURE_REQUESTS.md，专门收集用户提出的改进建议。

很多工程团队都会维护类似的这套结构的文档：错误记录、经验总结以及需求列表。

只不过这一次，写这些文档的不再是工程师，Agent 开始像工程师一样写复盘文档了。

更有意思的是，这套系统并不是被动记录，而是带有自动触发机制。

只要出现一些典型场景，例如命令执行失败、用户纠正回答，或者发现更优的解决方案，系统就会提醒记录相关经验。

随着时间推移，这些记录会逐渐形成一套属于这个 Agent 的知识沉淀。

另外，为了最后增加一个兜底的机制，我让 OpenClaw 设置了一个定时任务：每天凌晨 4 点自动进行一次自我反思。

放在凌晨 4 点考虑这个时间是资源最空闲的时候。

在这个过程中，脚本会检查当天的对话记录，并尝试从这些交互中提取有价值的经验。

例如哪些问题曾经失败、哪些解决方案更有效、是否出现了新的工具使用方式。随后这些经验会被整理并更新到核心记忆库 中，同时记录新的版本历史。

整个过程有点像一个工程团队的“日终复盘”。区别只是，这一次复盘的对象不再是人，而是一个 Agent。

很多技术团队都强调复盘文化，因为经验如果不沉淀，很快就会被遗忘。而现在，AI 也开始做同样的事情了。

某种意义上，这已经非常接近一个真实团队中的知识管理系统。

用一句话总结这个能力：让 AI 具备持续学习的能力。

ClawHub 地址：https://clawhub.ai/pskoett/self-improving-agent

如果说 Self-Improving Agent 解决的是“Agent 自己如何学习”，那么 AutoSkill 解决的是另一个的问题：

技能如何持续迭代进化。

AutoSkill 是一个来自华东师范大学和上海人工智能实验室的开源项目。它的核心思想很直接：

不是人为设计所有技能，而是让系统从真实交互中自动提炼技能。

换句话说，技能不再只是 Prompt，而是从经验中长出来的能力。

AutoSkill 框架由两个紧密耦合的流程组成。

右环，即技能进化，通过提取和维护将交互体验转化为显式技能。

左环，即技能增强响应生成，利用当前的技能库，通过查询重写、技能检索和上下文注入来支持响应生成。

这样，系统通过记忆增长而非模型微调来持续改进。

在之前的系统中，技能往往是人工设计的静态或者是动态拼接的提示词 Prompt。

AutoSkill 尝试做另一件事情——观察用户和大模型的交互，然后从这些经验中抽象出可复用能力。

当用户和 Agent 进行长期交互时，系统会分析这些对话和行为轨迹，从中寻找稳定的模式。

例如某些固定的写作要求、工作流程或者表达风格。当这些模式反复出现时，系统就会把它们抽象为一个可复用的技能。

这种技能会被保存为一种标准化文档形式，通常叫做 SKILL.md。技能里面不仅包含描述，还会记录触发条件、标签以及执行提示。

相比传统 Prompt，这种结构更加透明，人类也可以直接查看和编辑。

更重要的是，技能并不是一次性创建的。

AutoSkill 为技能设计了版本管理机制，就像软件版本升级。

当用户在后续对话中提出新的约束或反馈时，系统不会创建新的技能，而是把新的经验合并到原有技能中，并自动升级版本号。

这样一来，技能会随着时间不断被优化，而不是越来越碎片化。

从整体流程来看，AutoSkill 的工作逻辑其实可以用三个步骤来概括： 摄取经验、提炼技能、复用能力。

首先，系统会摄取用户交互过程中的各种信号，例如对话内容、行为轨迹以及用户反馈。

这些数据本身并不直接成为技能，而只是原始学习材料。

随后系统会分析这些材料，判断其中是否存在可复用模式。

如果只是一次性的请求，例如“写一篇报告”，系统通常不会生成技能。

但如果用户反复强调某些稳定约束，比如要求保持专业语气、避免幻觉、严格保留原意，那么这些规则就会被提炼为一个技能。

最后，系统会对这些技能进行维护和管理。新的能力会被加入技能库，已有技能则可能被更新或合并，而不具备复用价值的模式则会被过滤掉。

随着时间推移，一个越来越成熟的技能库就会逐渐形成。

论文中有两个非常有意思的案例。

其中一个技能被命名为“顶级心理咨询师”。这个技能并不是人工编写的，而是系统从用户对话中总结出来的一种行为模式。

它要求 Agent 在回应心理问题时保持温暖、共情和专业的语气，同时避免给出医疗诊断或药物建议。

另一个案例是一个文本重写技能，名字叫 professional_text_rewrite。

这个技能的目标是让 Agent 在重写文本时提高流畅度和专业度，但必须严格保留原意，并且不添加额外解释。

这个技能在系统中已经迭代到了 0.1.34 版本，说明它通过用户反馈被持续优化了三十多次。

这些案例说明了一件事情：

技能并不是设计出来的，而是从经验中长出来的。

AutoSkill 开源项目地址：

https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill

AutoSkill 论文：

https://arxiv.org/abs/2603.01145

安装提示词：

从 Self-Improving Agent 和 AutoSkill 的设计中，其实可以看到 AI Agent 的一个重要趋势：未来的核心不只是模型能力，而是进化能力。

一个真正成熟的 Agent 至少需要具备三种能力。

首先是记忆能力，它能够记住用户的习惯和偏好。

其次是复盘能力，它可以从错误和失败中不断学习。

最后是技能沉淀能力，把一次次经验转化为稳定的解决方案。

当这三件事情结合在一起时，Agent 就会逐渐变成一种新的形态：

个人数字替身。

它会慢慢理解你的写作风格，记住你的工作方式，逐渐优化你的工作流程。

时间越久，这个 Agent 就越像你自己。

过去我们使用 Agent，本质上是在使用一种工具。

Self-Improving Agent 让 Agent 学会复盘自己，而 AutoSkill 则让技能能够不断进化。

当这两种能力结合在一起时，AI 不再只是回答问题，而是开始持续积累经验、沉淀方法，并逐渐形成自己的能力体系。

某种意义上，这可能就是未来 Agent 的形态：

随着时间不断迭代的智能助手。

如果你的 OpenClaw 能够持续学习、复盘并沉淀技能，你最希望它先学会哪一件事？

欢迎评论区留言。

<完>

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