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大模型的缓存机制，是所有开发者都必须掌握的低成本使用技巧。它不是什么投机取巧的黑科技，而是Transformer架构天生的特性。

现在大部分 AI Agent 都开始具备自进化能力。 像 OpenClaw、Hermes 等主流框架，在遇到新场景时，不再只是临时生成一段回答，而是把解决问题的完整过程沉淀成可复用的 Skill。

它的核心代码只有3300 行，OpenClaw 是它的 160 倍（约 53 万行，整整两个数量级），Agent Loop 仅 92 行，它的上下文窗口始终控制在 <30K tokens。 GA 的作者盯着另一件事看——上下文信息密度（Context Information Density）： ...