📌 一句话总结：

本工作提出 MetaClaw，一个结合技能进化与强化学习的持续元学习框架，使LLM Agent能够在真实环境中不断自我进化与适应任务分布变化。

🔍 背景问题：

当前部署在真实环境中的 LLM Agent 面临核心瓶颈：

1️⃣ 模型静态化严重，无法适应真实世界任务分布的持续变化；

2️⃣ 现有方法（memory / skill / RL）各自孤立，无法统一“快速适应 + 长期优化”；

3️⃣ 在线训练会带来服务中断或数据污染问题（stale reward）。

💡 方法简介：

提出一个统一的持续元学习框架 MetaClaw，核心是一个 meta-model：参数 θ + 技能库 S；

设计双时间尺度协同机制：

Skill-driven fast adaptation：从失败轨迹中即时提炼技能（无需梯度更新、零停机）；

Opportunistic policy optimization：在用户空闲时进行 RL（LoRA + PRM）优化模型参数；

引入 OMLS 调度器（sleep / inactivity / calendar）自动选择训练窗口；

提出 support-query 分离 + skill versioning，避免旧数据污染训练；

形成“失败→技能→更优轨迹→RL”的正反馈闭环。

📊 实验结果：

在 MetaClaw-Bench（934 tasks，44天模拟）上：

skill-only：准确率最高提升 +32.2% relative；

full pipeline：将 Kimi-K2.5 从 21.4% → 40.6%，接近 GPT-5.2 baseline；

end-to-end completion 提升 8.25×；

在 AutoResearchClaw（23-stage agent pipeline）上：

refine cycles ↓40%，retry rate ↓24.8%；

robustness score 提升 18.3%；

验证了跨任务、跨场景泛化能力。

✨ 一句话点评：

MetaClaw 首次将“prompt-level skill evolution + weight-level RL optimization”统一到一个在线可部署框架中，真正实现了 Agent 在真实环境中的持续进化与自我提升。

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