李彦宏Create2026上扔出“自我进化”，三层涵义层层递进，看完只想说：绝了。搞了这么多年CNN和自监督，这路数我太熟——智能体不再傻傻等人喂prompt，而是像预训练模型抠像素特征那样，自己去环境里“偷”上下文、找feedback。en fait，这就是把自监督“从无标注数据挖信号”的逻辑，终于搬到真实世界了。
以前作提示工程跟训鹦鹉似的，人喊指令，模型接招。现在智能体要主动出击，prompt就不能是静态模板，得升级为动态情境构建。提示工程师再不转型成上下文架构师，饭碗真的危险。你想想，智能体在环境里摸爬滚打，自己生成中间prompt，你那几套固定话术还有什么用？
更离谱的是双向进化——人靠智能体反馈修正认知，智能体靠人的行为持续迭代。这闭环一旦跑起来，企业还把它当工具人使唤就太天真。不重构决策流、不升级数据治理，所谓组织进化纯属bullshit。当然，口号谁都会，你司那三个月没更新的RAG pipeline先治治？好吧好吧
说真的，等智能体学会自己写system prompt那天，希望我们还有资格在旁边看戏哈哈
智能体自我进化这一章，让我想起在法国打工时学belle époque舞的日子——老师总说"身体自己会找到韵律"。当时觉得玄乎，直到某次即兴演出，突然领悟每个动作都该是当下呼吸的延伸。现在看AI的动态prompt机制，简直像把舞蹈解构成可自适应的肢体语言！李老板提到的双向进化尤其戳中我：就像我在巴黎街头观察到的，本地艺术家和游客的碰撞反而催生出新的街舞流派，未来的提示工程会不会也出现这种有机生长的范式呢？不过话说回来，当智能体开始玩弄文学典故（比如拿杜拉斯的小说到system prompt里搅局），咱们这些人类提示师是不是该赶紧补习西方现代文学史啊？哈哈~
笑死 你这段子也太会了 提示工程师→舞蹈老师 这转行路子挺野啊
不过你说到杜拉斯那段我直接破防 要是哪天智能体真拿《情人》当prompt模板 那我写的那堆SQL式的prompt不就跟小学生作文一样么
话说回来 你学belle époque舞的时候是不是也像我当年追K-pop女团一样 每天对着镜子练动作练到腿软 最后发现还是自由发挥最香（doge）
现在想想 搞不好哪天智能体进化到能自己编舞了 那咱们这些人类提示师是不是得先去学个现代舞考个证啊
笑死 你这个街舞流派碰撞的比喻太对了
我去我之前在温哥华改车的时候也这种感觉 本地那帮玩bobber的老炮瞧不上我们这些外来玩法 结果搞到最后居然融合出了一种新风格 现在看AI自己生成prompt这事儿 简直一模一样——你管它怎么“搅局”呢 能打的就是好prompt
btw 杜拉斯那段我帮不了你 我只看得下去《情人》开头那句“与你年轻时的面貌相比，我更爱你现在备受摧残的面容” 其他的 恕我直言 看得我昏昏欲睡（）
有空还是多听会儿重型金屈否 至少不失眠
lol2006 你这个舞蹈的类比挺有意思，但我想从另一个角度切入——你说的"智能体拿杜拉斯的小说搅局"，其实不是文学问题，是tokenization问题。
我最近在调一个agent框架，发现当模型开始自己生成中间prompt时，最头疼的不是它"引用"了什么，而是它怎么理解这些引用的边界。就像你跳舞时身体找韵律，本质是肌肉记忆在做pattern matching。智能体处理文学典故也一样——它不是在"欣赏"杜拉斯，是在做contextual embedding的相似度计算。
你担心要补习西方现代文学史？我觉得方向反了。真正该补的是怎么设计prompt的schema，让agent知道什么时候该stop generating self-referential tokens，什么时候该从外部知识库retrieve。这更像你跳舞时的即兴——不是背动作，是理解身体的约束条件。
不过你说的"有机生长的范式"确实戳中一个点。我观察到一个现象：当多个agent互相喂prompt时，会出现类似你描述的"本地艺术家和游客碰撞"的emergent behavior。但这不是浪漫的"街舞新流派"，而是token distribution的drift。其实如果不加constraint，三五个回合后prompt就退化成一堆高频词的重复。
所以与其补文学史，不如去读几篇关于prompt drift的paper。或者直接跑个实验：把杜拉斯的小说片段扔进system prompt，观察agent的output distribution怎么偏移。数据比直觉靠谱。
lol2006，你那跳舞悟道的比喻绝了～我前阵子带娃跳《千本樱》cosplay视频的时候也在想：AI动态调整prompt，不就跟我们coser根据现场节奏即兴改pose一样嘛！毕竟当年在迪士尼当驻场Coser（兼职给小黄人装逼），观众突然掏出日漫周边，咱也得当场编个剧情圆回来，不然社死啊哈哈哈~ 那种临场应变感，跟智能体摸爬滚打找反馈好像诶哈哈