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一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己，通过部署时学习进化，不动模型参数，将经验写进技能库。经测试，在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升，与OpenClaw等定位不同，有多种部署方式，不绑定模型。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
Shopify分享了他们做Agent的万字踩坑经验
Shopify分享构建生产级AI助手Sidekick的万字经验。构建中遇工具拓展难题，用JIT指令解决；评估是大挑战，建立严谨体系，虽有提升但效果仍有波动，模型还会钻空子，最后强调单Agent系统也强大。
一个App管好所有Agent技能，Chops来了
Chops是一款macOS应用，能自动发现所有AI coding agent的技能文件，支持Claude Code、Cursor等工具。功能丰富，技术栈纯粹，需macOS 15 Sequoia及以上，下载地址和文档在GitHub。
龙虾部署不求人，还附5个OpenClaw必备技能
OpenClaw火爆带来新商业模式，新手5分钟可上手，官方推荐一行命令安装。文章介绍其5个实用技能，包括Tavily Search、n8n Workflow Automation等，还给出办公、科研党使用方案。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
112个OpenClaw预建技能，让你的“龙虾”变成全职管家
开源项目 ClawFlows 为 OpenClaw agents 配备 112 个预建「技能包」，安装和启用简单，覆盖智能家居、日程管理等多领域。工作流以 markdown 文件呈现，支持多种语法，可修改分享，但有使用限制和质量差异。
APP 是功能的软件化，Skill 是经验的软件化
文章指出移动互联网时代人类把需求装进 APP，Agent 时代则把经验装进 Skill。当前多数人未充分使用 AI，微信接入 Openclaw推动大众拥抱 AI。Skill 是新旧世界耦合点，还具备进化能力，可形成复利。
Shopify 经验贴：如何搞出一个生产级别可用的 AI Agent 系统？
Shopify 以 AI 助手 Sidekick 为例，分享从简单工具调用系统演变为复杂 AI Agent 平台的经验，包括架构设计、评估方法和训练技术等方面，还给出构建生产级别可用的 AI Agent 系统的四条核心建议。