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腾讯微信在论文 SkillHone 中，将这个问题归结为优化历史丢失，进而提出了面向持续 Skill 进化的开发框架。 SkillHone 把每轮诊断、候选修改、评估证据和最终决定组织成持久决策历史。同时，持续优化的对象也从单一的 SKILL.md 文件扩展到了整个 Skill 文件夹及其修改过程。
先给你说个画面。上周三凌晨一点，我被手机震醒。不是闹钟，是闲鱼的消息提示。一个买家在问我那台吃灰的旧Xbox 360还在不在，能不能便宜五十。我半睡半醒回了个“在的，最多少二十”，然后翻个身接着睡。第二天早上打开一看，那个人凌晨一点半就把钱付了。就因为我半夜迷迷糊糊回了一句。
流量红利消逝，中国企业出海可以靠 Agent 破局吗？
据The Information独家报道，Taylor目前所领导的AI客户支持初创公司Sierra正在收购Thumaty创办的三人初创公司Takeoff，后者开发的Agent能够长时间持续处理各类任务。Sierra高管希望，随着公司试图从AI驱动的客户支持Agent业务拓展到销售面向其他任务的Agent，Thumaty的专业经验将大有助益。
在过去一年里，我的发票、合同、申请表，全是 claude code 帮我弄的，着实省了不少功夫，但也积累下来了不少抱怨：格式我能自定的还好，直接生成网页版直接打印。最怕对方发来一个固定格式的 Word，只能在指定位置改，直接哭瞎
当大模型 Agent 被部署到工具调用、长程任务和开放环境中，一个关键问题会随之出现：能否在不更新模型参数的情况下，将执行经验沉淀下来，并在下一次做得更好？
你可能已经在各种 benchmark 榜单上看过 GUI Agent 的 "大胜" 了。
随着Agent开始走进各大企业“干活”，AI时代的算力服务，正在变成竞争最激烈的领域。存储、光模块、高速互联等AI基础设施板块持续走强。前几年一度被边缘化的CPU，又重新成为了市场关注的焦点。CoreWeave、Nebius等一批NeoCloud公司快速崛起。微软、谷歌、亚马逊等云巨头都在疯狂加码AI投资。
开源一周多，DojoAgents 已经在 GitHub 获得超过 1000 个 Star。DojoAgents 项目受到关注，是因为其并不只是一个能回答投资问题的 Agent，而是一种新的金融决策辅助方式：让 AI 不再停留在生成答案，而是形成对金融世界持续更新的理解，并在数据、工具、权限和风险边界内，长期且持续主动地推进研究与决策辅助任务。
Acrab的Agent Box在这个背景下出现。它没有停在“把模型装进桌面设备”这一步，而是把模型、个人数据、Runtime、工具链和Agent编排放进同一套系统，让Agent能够保存上下文、调用工具，并在不同应用之间连续完成任务。