Agent-Architecture

上周我让 AI Agent 帮我写博客。它干得不错——风格、结构、代码规范都对。因为我之前花了一个下午，让它读完我的 174 篇旧文，把写作风格提炼成了一份可执行的 Skill 文件。

第二天我让它再写一篇，它又对了。第三天，还是对的。到第四天，我发现了一件有意思的事：它自己改了 Skill 文件。它在"反模式"列表里新增了一条——“不要用’随着 AI 的发展’开头”——这是前几次我手动纠正过的，但我从来没有明确要求它把这个规则写进去。

那一刻我意识到，这个 Agent 已经不是在"执行指令"了。它在积累经验。

但紧接着我遇到了下一个问题：它记住了"怎么写文章"，却不记得"上次写了什么"。我让它写一篇关于 Agent 进化的文章，它洋洋洒洒写了 800 行——和三天前那篇重复了 60%。技能在进化，记忆在归零，知识没有沉淀。三条腿，只长了一条。

这个经历让我重新审视了一个问题：我们到底需要怎样的知识架构，才能让 Agent 真正"越用越强"？不是靠更大的上下文窗口，不是靠更贵的模型，而是一套程序化的记忆、知识与技能管理系统。

Karpathy 和社区最近的两个项目——让 Agent 一晚自主迭代 100 次实验的 autoresearch，和把任意文件夹变成可查询知识图谱的 graphify（25k+ stars）——也在指向同一个方向。

今天下午我做了一件听起来有点奇怪的事——让 AI 读完了我自己的 174 篇博客，提炼出写作风格，写成了一份可执行的配置文件，然后告诉它：“以后每次写文章就按这个标准来，写完还要自己更新它。”

它真的照做了。不仅生成了一份包含六大风格特征、两种文章模板、四个薄弱环节和改进路线图的 Skill 文档，还自动附加了一条"进化协议"——每次使用完毕后检查是否需要更新。

这不是 prompt engineering，也不是 RAG。这是给 Agent 建程序性记忆（Procedural Memory）。

很多人给 AI 配了知识库、写了几百行 system prompt，但用起来总觉得"不长进"。问题不在于模型，而在于记忆的结构。静态 prompt 是一次性指令，而可进化的 Skill 是活的——它会随着使用自动迭代、越用越准、越用越像你自己。