原始來源Cocoloop
摘要
Warp 公开工程笔记，其 AI 代理系统能透过人类回馈循环自我改进技能规则，无需更新模型权重。架构分为基础技能档案、人类回馈与外层「改进者」技能档案，改进者定期编辑基础技能并将变更存入 Git。初始准确度约 80%，透过结构化回馈持续优化。所有变更都可追踪、可回滚，成本低且利用 Claude 的 Skills API。此方法适合有明确规则与密集回馈的任务（如程式码审查、工单分类），但无法改变模型的底层判断。平台目前约有 4,000 万次代理对话，每周 Claude Code 会话超过 40 万次。
重點整理
- 企业可建立动态的技能手册，让 AI 代理随回馈迭代，提高特定任务的准确度，并保持审计合规。
- 开发者与团队可采用此可审计、低成本的方式持续改善 AI 代理技能，而非依赖昂贵的模型微调。
編輯說明
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