以主题机制为索引，沉淀 Agent 论文、工程实践和开源项目。
最近更新
论文Skill 自进化 · 2026
AutoSkill 提出一种面向 LLM Agent 的经验驱动终身学习框架：系统不再只把跨会话偏好保存为原始记忆，而是从对话与交互轨迹中抽取可复用行为，沉淀为标准化、可编辑、可版本化的 SKILL.md 工件。AutoSkill 覆盖技能抽取、结构化表示、混合检索、推理时注入、实时演化、版本合并和存储部署等完整生命周期，使 Agent 能在不重训底座模型的情况下持续积累用户偏好、写作风格、工具流程和领域操作规范。论文还基于 WildChat-1M 构建四个 SkillBank 子集，展示从真实中英文对话中抽取 1858 个技能的规模、类别分布、标签分布和版本演化案例。
论文记忆系统 · 2026
这篇论文指出，角色扮演 agent 的长期记忆不能只保存中性的事实摘要；高保真人设对话需要把分散事实解释成人设视角下的 insight。作者提出 RoleMemo 数据集，覆盖 2052 个 persona、1702 个话题、最长 256k token 对话历史和 20244 个查询，任务要求 agent 跨会话整合事实并做 persona-driven interpretation。基于 RoleMemo，论文提出 DualMem：把记忆解耦为 factual cognition 和 insight cognition，两者共同存入统一 memory bank，并通过 SFT 与多轮轨迹 RL 训练 4B 记忆构建模型。实验显示 DualMem-RL 在 Fact Recall@10、Insight Recall@10 和角色扮演质量上均超过 persona-agnostic memory baselines，并在 32k 到 256k 上下文长度下保持更稳定表现。
博客OpenAI · 2026-02-11
OpenAI 这篇博客把 Codex 放进一个几乎完全由智能体生成代码的内部产品实验里，核心 insight 不是“让模型多写代码”，而是重新设计仓库、工具、反馈回路和架构边界，让智能体能读懂、验证并持续修复系统。
开源项目claude-code · 2026-06-07
这篇源码解析基于本地 Claude Code 源码，拆解 tool_use 从模型流中出现到 tool_result 回填上下文的完整路径。重点讲清楚流式调度器如何保护并发和结果顺序，单工具执行管线如何接入 hooks、permission 与 abort，大输出如何落到 tool-results 并在下一轮模型调用前做稳定预算替换，以及 Bash、Agent、MCP、ToolSearch 这些特殊工具为什么仍能服从同一套生命周期外壳。
这篇源码解析基于本地 Claude Code 源码，拆解 Permission 与 Sandbox 如何分工：权限层在每次 tool call 前用规则、模式、工具自检、hook 和 classifier 形成 allow/ask/deny 决策；sandbox 层只在命令执行时把网络和文件系统限制落到运行环境。重点说明 Bash、文件工具、WebFetch、MCP 的不同边界，以及 bypass、auto-allow、session rule、settings rule 的真实含义。
知识图谱
从记忆、架构、Skill 和工具使用等主题切入，查看核心机制之间的关系，再进入具体论文、博客和项目。
