yan5xu揭示的Agent自我成长的核心逻辑，结合了认知科学与AI训练的本质，值得深入理解与借鉴：

• 智能本质＝压缩＋递归：通过不断提炼SOP（标准作业流程），将复杂任务压缩成workflow，再封装成tool，tool反过来又能成为更高级workflow的节点，实现无限递归进化。

• 慢系统（大模型）承担深度逻辑推演与流程梳理，负责提炼出高质量的SOP，类似人类的深度思考。

• 快系统（低成本模型/自动化工具）执行标准化、快速响应的workflow，实现高效且低成本的实际操作。

• 经验反馈驱动流程优化，形成一个闭环：SOP→workflow→tool→新workflow节点→递归成长。

• 这是Agent向类人智能持续进化的重要路径，类似人类从“学习-思考-实践”到“肌肉记忆”的转化过程。

• 结合如OpenPipe/ART项目等强化学习框架，可以让Agent在真实任务中通过GRPO自我训练，不断优化策略，实现“在职培训”。

• 未来关键挑战在于如何有效梳理和管理大量workflow，提升检索与复用效率，目录学与自动化提示词优化等方法值得探索。

这条思路为打造具有自我成长能力的Agent开辟了清晰路径，融合了认知科学启发与前沿强化学习技术，极具长期参考价值。

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人工智能 Agent 强化学习 工作流 大模型 自动化 认知科学