一篇讲透 Agent 自进化飞轮怎么搭：评测→记忆→落地→控制
中文摘要
本文提出“评测→记忆→落地→控制”四齿飞轮方法论，结合学术与实践，助力 AI Agent 实现持续自进化。
English Summary
This article proposes an "Evaluation-Memory-Implementation-Control" flywheel methodology, combining research and practice to enable continuous self-evolution for AI Agents.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文基于对 Anthropic 递归自改进报告、斯坦福 CS329A 课程、EvoAgentX 等开源框架的深度研读，结合业界多个团队已验证的优秀实践，提炼出一套评测→记忆→落地→控制的四齿飞轮方法论，帮助 Agent 实现自进化。 📝 详细摘要 本文首先强调了评测在自进化中的重要性，认为评测不仅仅是打分，而是整个飞轮的信号源。然后讨论了评测体系的七大核心难题，包括弱评估器、评什么维度、评什么粒度、开放...