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中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？

在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。

著名AI追踪平台TestingCatalog爆出，Anthropic正为Claude测试「双模记忆系统」，包括「经典记忆」和「文件记忆」。此外，「梦境」预览版亮相，还有终极Agent平台Claude Conway登场，7x24h永不下线。

文章指出 Agent 连接外部系统通常有直接 API 调用、CLI 及 MCP 三种方式，构建生产级 Agent 目前 MCP 更靠谱。分析各方式优劣，还介绍了 MCP 封装方法。

AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。

AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。

Hermes Agent势头正猛，被视为龙虾以来首个真正的竞争对手。它让Agent自己做Harness Engineering，自己写、用、改Skill，还能自我迭代。文章介绍了安装使用方法，对比了与其他项目的差异。

2026年科技圈“百虾大战”正酣，网易有道全量开源桌面Agent产品LobsterAI，获OpenClaw之父赞扬。有道还孵化多个Agent产品，重构底层逻辑，转变商业模式，深扎场景切片，探索“能力+订阅”范式。

Anthropic宣布Claude Pro和Max订阅用户不得将额度用于第三方Agent框架，引发各方反应。Xiaomi MiMo大模型负责人罗福莉指出，当前token计费模式难应对挑战，需更优算力使用方式，还介绍了小米MiMo Token Plan。

本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述，由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变，记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架，介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。

前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。