所谓“自我进化”很容易被描述成 Agent 自动变聪明，但工程上更可信的解释是：系统持续收集失败与反馈，提出改进候选，经过离线评估和审批后再更新 Prompt、Skill、检索或模型。

自动优化的是系统，不只是 Prompt

失败可能来自工具描述、上下文、数据、流程或模型。只让模型反复重写 Prompt，容易对少量样例过拟合。更完整的闭环会先分类失败，再决定修改哪一层，并记录修改前后的指标。

一条受控的数据飞轮

线上轨迹 -> 脱敏与失败分类 -> 构建评测样例 -> 生成改进候选 -> 离线回归 -> 灰度/A-B -> 审批发布 -> 持续监控

用户反馈只是信号之一，不能把点赞直接当训练标签。需要结合任务是否完成、事实性、成本、安全和人工标注。

Prompt 优化也要像代码变更

每次修改应有版本、变更原因、目标样例和回滚点。新的 Prompt 在代表性数据集上至少不能破坏已有能力。高风险领域不应允许系统绕过人工审批自动上线自己的规则。

避免反馈回路污染

如果模型生成的数据又未经筛选地训练模型，错误和偏见会被放大。数据要去重、溯源、分层采样，并保留真实用户任务和对抗样例。自我进化的速度应服从验证能力，而不是追求每天自动更新。

这章给我的启发

真正的自我进化不是模型偷偷改自己，而是一条有数据治理、评估、审批和回滚的持续改进管线。系统能解释“为什么变、变好没有”，才称得上进化。

文章摘自：https://www.cnblogs.com/hazy-star/p/22738731