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结合最新的市场动态，构建自进化智能体的挑战源于冻结语言模型的固有局限。模型部署后参数固定，其认知边界受限于训练数据与即时上下文窗口。外部记忆支架的引入虽能规避重训的高成本，但现有智能体适配方案仍主要依赖人工设计技能。部分自动技能学习方法仅能生成文本指南实现提示词优化，另一些方案则记录无法跨任务迁移的单任务轨迹。
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