这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。 一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无 需微调也能实现自我提升！ 其实，在更早的时候，谷歌一篇名为《ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory》的论文提出了一个与 Agentic Context Engineering 类似的概念 ——ReasoningBank，用于智能体系统的创新记忆框架，从智能体自身判断的成功和失败经验中提炼并组织记忆项，无需真实标 签。 如图 1 所示，利用 ReasoningBank 不仅可以捕捉成功中的有效策略，还能从失败中提取重要的预防教训，将这些内容抽象成一系列可操作的原则。这个过 程在一个闭环中运行：当面对新任务时，智能体从 ReasoningBank 中检索相关记忆来指导其行动。随后，新的经验被分析、提炼并重新整合回 ReasoningBank，使得智能体能够不断进化并提升其战略能力。 通过将 ...