這可能是關於 OpenClaw 的第一個強化學習作品 🔥 MetaClaw：只需與您的代理對話，讓它自動進化。 Github： 大多數 AI 代理在發佈的那一刻就被凍結。它們犯的每一個錯誤，明天都會重複。MetaClaw 解決了這個問題。 這是一個建立在 OpenClaw 之上的在線強化學習層，讓代理能夠從自己的互動中學習——不需要 GPU 集群，不需要離線數據集，也不需要工程團隊。 這個循環很簡單：每次對話都被記錄為訓練軌跡。當代理失敗時，它會分析出錯的原因並提出一項新的可重用技能。LoRA 更新在背景中異步訓練。下次出現類似情況時，相關技能會自動被檢索到提示中。 代理不僅僅是累積對話。它累積的是能力。 這與微調的不同之處在於：沒有人工標記管道，沒有批量訓練運行，沒有部署周期。改進是持續的、隱形的，在生產中進行。互動 → 學習 → 改進，循環往復。 沒有離線數據集。不需要編碼。沒有 GPU 集群。 值得注意的部分：這將每次用戶互動轉化為訓練信號。您在第一天部署的代理與您在第三十天擁有的代理並不相同。它已經被所有錯誤和修正所塑造。 @HuaxiuYaoML 的出色工作！