Ini mungkin pekerjaan RL pertama di OpenClaw 🔥 MetaClaw: Bicaralah dengan agen Anda dan biarkan itu berkembang secara otomatis. Github: Sebagian besar agen AI dibekukan saat mereka mengirim. Setiap kesalahan yang mereka buat, mereka akan membuat lagi besok. MetaClaw memperbaikinya. Ini adalah lapisan RL online yang dibangun di atas OpenClaw yang memungkinkan agen belajar dari interaksi mereka sendiri — tidak ada kluster GPU, tidak ada kumpulan data offline, tidak diperlukan tim teknik. Lingkarannya sederhana: setiap percakapan dicatat sebagai lintasan pelatihan. Ketika agen gagal, ia menganalisis apa yang salah dan mengusulkan keterampilan baru yang dapat digunakan kembali. Pembaruan LoRA melatih secara asinkron di latar belakang. Lain kali situasi serupa muncul, keterampilan yang relevan akan diambil ke prompt secara otomatis. Agen tidak hanya mengumpulkan percakapan. Ini mengakumulasi kemampuan. Apa yang membedakannya dengan penyempurnaan: tidak ada alur pelabelan manusia, tidak ada pelatihan batch, tidak ada siklus penyebaran. Peningkatan terjadi terus menerus, tidak terlihat, dalam produksi. Interaksi → pembelajaran → peningkatan, secara berulang-ulang. Tidak ada himpunan data offline. Tidak perlu pengkodean. Tidak ada kluster GPU. Bagian yang perlu diperhatikan: ini mengubah setiap interaksi pengguna menjadi sinyal pelatihan. Agen yang Anda terapkan pada hari pertama bukanlah agen yang Anda miliki pada hari ketiga puluh. Itu telah dibentuk oleh segala sesuatu yang salah dan diperbaiki. Pekerjaan hebat oleh @HuaxiuYaoML !