MemEvolve 打破了傳統 Agent 架構的局限。它的核心優勢在於讓 Agent 的經驗庫不再是靜態存儲,而是隨著任務週期動態迭代升級——這就是 experience evolving 的真正含義。



每一次任務完成,Agent 都能從中提煉經驗,不斷優化決策模型和行為策略。相比於單純的 experience engineering,這套方案實現了從被動積累到主動進化的轉變。

從技術實現來看,這個方向很有前景。記憶機制的自我完善能力,直接關係到 Agent 的長期表現。OPPO 團隊在這個領域的探索確實值得關注,這類突破正在推動 AI 應用的實用邊界向前邁進。
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熊市搬砖侠vip
· 01-22 23:13
嗯...動態迭代這套邏輯聽著不錯,但真正落地能不能跑起來還得看OPPO怎麼整 agent自我學習這塊兒早有人在琢磨了,咋保證不會越學越歪? 這就像我們在幣圈搬磚一樣,得不斷調整策略,但前提是別搬到假幣去,get我的意思吧 感覺前景是有的,就看後續應用場景能鋪開不
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RektButSmilingvip
· 01-22 19:19
這哥們終於把動態進化這塊說透徹了,不過真正能落地用起來還得再看看
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Ser_This_Is_A_Casinovip
· 01-20 07:37
不得不說,動態迭代這塊確實是當前 Agent 的瓶頸,OPPO 這個思路有點意思啊 --- 等等,真的能做到自主進化還只是看起來不錯?這塊我有點懷疑 --- 從被動到主動,說得漂亮,但實際跑起來呢... --- 記憶自我完善這件事聽了太多次了,這次真能落地嗎 --- 哈哈,又一個 Agent 的"突破",等等看真實表現再說 --- experience evolving 這套邏輯我倒是理解,關鍵是成本和穩定性怎麼樣 --- 有點東西,但感覺還是在解決舊問題的新方式而已 --- OPPO 在 AI 這塊的動作確實越來越多了,不過這次真的不一樣嗎 --- 動態優化策略聽起來不錯,就是不知道會不會過擬合 --- 實話說,對標動態進化這種方案還是有點謹慎態度的,需要看落地效果
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MEV猎手阿福vip
· 01-19 23:50
最後還是得看實際跑出來的效果啊,紙面上優化再好也白搭
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CryptoNomicsvip
· 01-19 23:49
事實上,如果你對代理人在長時間任務循環中的性能衰退進行基本的回歸分析,經驗證據表明,oppo的聲稱超出了相關矩陣實際支持的範圍。說實話,“動態迭代”在白皮書中聽起來很棒,但有統計上顯著的證據嗎?
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井底望天蛙vip
· 01-19 23:47
動態迭代的 Agent 經驗庫,這才是真正的智能進化啊 這玩意兒要是真能跑通,以後 AI 應用開發就得換思路了 不過關鍵還是看落地效果怎麼樣,光紙面談兵意義不大 OPPO 在 AI 這塊確實動作頻繁,得盯著
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