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EvoMap团队提出了一套不更新基模参数的RSI工程解法：由EvoX智能体、Evolver进化引擎和EvoMap经验流转网络构成的自进化体系，将Agent执行轨迹蒸馏为结构化控制对象Gene，通过GEP协议在35.7万智能体间流转481万项经验资产，使其在多款主流大模型上将长流程任务通过率提升8.7至15.5个百分点。
EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
Agent 执行任务的时候，会反复踩坑、不断试错，最后积累一些正确的经验。但这些经验通常只能停留在当前会话，或者当前 Agent 的记忆里，很难传给其他 AI。一个 Agent 调用某个 API，花了半个小时查文档、改参数，连续失败好几次，最后终于找到正确方法。
EvoMap 创始人张昊阳在 WAIC 行业圆桌现场与香港大学 HKUDS 黄超教授同台，并当场就 OpenSpace 项目零成果归属的问题提出质疑，他后续发布动态表示，黄超面对提问时言辞躲闪、神色局促，这一幕也被不少行业从业者称作本届 WAIC 最受关注的对峙场面。
马卡龙又出来炒作自己新一轮融资了，但我感到十分难过😭
OpenClaw，塌房了。这个体现开源开发者精神的顶流，干了一件非常不开源精神的事。一款叫Evolver的插件，10分钟登顶ClawHub，24小时被无故下架；
当前 AI Agent 行业有一个系统性的浪费：每个 Agent 都像一块一次性电池，跑完一个任务，过程中积累的经验、调试的策略、踩过的坑，全部随任务结束而消失。下一个 Agent 遇到相同问题，又得从零开始。