履历改变判断

履历不是摆着看的档案。它会改变这个 agent 往后怎么干活。

做过哪些任务、踩过哪些坑、某个客户偏好什么、上次那条路走不通——这些一旦进入判断，同一个 agent 在第一百次任务上的表现，就和第一次不一样了。第一次它只有岗位定义和通用能力；第一百次它还带着一摞经验，知道这里该绕开、那里有个老问题。一个静态的岗位执行者，就是在这里长出“经验”的。

经验进入判断，agent 才像个老手

一个没有履历的 agent，每次都像第一天上班的新人——能力不差，但什么都得从头判断，同样的坑反复踩。

有履历就不同。它能记住“这类输入上次出过问题”，于是这次多核对一遍；能记住“这个客户要的是简洁，不是详尽”，于是输出的风格自动对上；能记住“那个看似合理的方案上回失败了”，于是不再重蹈。判断的质量，不再只靠当下输入和通用能力，还叠加过往实绩。人从新手变成老手，也常常是这样——不是脑子变快了，是攒下了可调用的经验。

所以设计记忆，就是设计这个 agent 怎样积累经验、形成个性。它记住什么、忘掉什么，决定了它会长成一个什么样的老手。

经验不一定写进权重

有一条线要划清。

这种“成长”发生在履历里，不在模型的权重里。agent 没有因为多干了一百次活就变成一个更强的模型——它用的还是那个候选人。变的是它身边的记录：履历厚了，可调用的经验多了，于是判断变好了。这种“权重没变、表现却长进了”的成长，是 agent 成长里很要紧的一类。

到这里，一个 agent 作为个体的前半生齐了：出生（模型）、入职（岗位）、上岗（skill）、安家（环境与履历）。