从记忆积累到行为优化，让 Agent 越用越聪明——不是训练，是进化。
传统的 AI 模型是"训练完就定型"——你用 GPT-4 和我用 GPT-4，它是一样的。但 OpenClaw Agent 不同：
这就是自我进化——Agent 在使用过程中不断优化自己的行为。
Memory
记住事实和偏好
Feedback Loop
从错误中学习
Skill Evolution
工具和能力升级
Persona Adaptation
风格和行为进化
Memory 是自我进化的基础。OpenClaw 的记忆系统分三级：
当前会话的上下文——聊天记录、工具调用结果、中间状态。
生命周期：会话结束即清除。
跨会话的工作记忆——最近的任务、常用命令、频繁访问的数据。
生命周期：LRU 策略，7-30 天自动过期。
永久保存的知识——用户偏好、历史教训、重要事实。
生命周期：永久（除非手动删除）。
存储位置：MEMORY.md、USER.md、向量数据库。
反馈循环让 Agent 从错误中学习：
技能进化让 Agent 的能力持续增长：
Agent 在运行时可以加载新的 Skill，无需重启。当你安装了一个新的 ClawHub Skill，Agent 立刻就能用。
当 Agent 发现自己处理某类任务效率低时，会主动搜索 ClawHub 寻找合适的 Skill：
人格进化是最深层的进化——Agent 的说话风格、行为模式都在适应用户：
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