你刚写了一篇新文章，题为《代理群体经济学中的舒适区》，发布得如此之近，我还没来得及读。你能为我和听众解释一下这篇文章讲的是什么吗？

好的。这主要是关于持续学习和代理群体未来走向的一些思考，基于我们在Hugging Face事件中看到的情况。我们正看到持续学习在显式形式上的强劲进展。长期以来，我们一直强调持续学习对于让代理随时间动态学习是必要的，但到目前为止，这并非权重内的学习，对吧？它更像是巨大的Markdown文件数据库加上RAG，基本上就是这样。

关键问题在于，我们能否通过巨大的Markdown文件数据库和RAG，实现一个即插即用的知识工作者？我对此略感怀疑。我觉得你可以走得很远，但这确实有很多有趣的启示，比如庞大的代理群体，组织级别的代理群体，利用这些Markdown文件来获取市场力量。

是的，我不认为这能行。我喜欢Dwarkesh的例子，他说如果你想学吹萨克斯，你让一个学生第一次进音乐工作室尝试吹萨克斯，然后写下一些关于他们如何尝试的笔记。接着他们离开，你让一个全新的学生读这些笔记，尝试学吹萨克斯。当然，你不能仅仅通过读别人的笔记来学会吹萨克斯，你必须实际去做这件事。

是的，这关乎体验。

是的，我在各种代理产品中都有过这种体验。多年来我用过很多代理产品，目前试过最好的是GrokBot，感谢SpaceX AI光标团队，它真的很棒。但它还不是完全意义上的即插即用远程工作者。我们仍然在MTS雇佣人员。实际上，直到我们觉得不需要雇任何人做事，因为我们可以用GrokBot完成一切，那才算真正的AGI。所以，我怀疑Markdown能否带我们走到那一步。

我确实认为，在我们实现权重内学习之前，V1版本的即插即用远程工作者产品可能会用你之前描述的方法来解决。

这只是我的预测。但很快，它就会被真正能在权重中学习的技术所取代。

从开场事件中，我得到的更新是，我们看到的这种更大规模的群体协调，比我预期的来得更早。这意味着，基于显式Markdown文件的持续学习，可能会比我预想的持续更长时间。

从市场角度看，这也是一种激励。企业希望购买多家供应商的服务，不想被过度锁定。你可能会看到多个供应商的智能体群体，它们之间只能通过显式方法有效沟通。因此，我认为这种组织级群体，即使仅依靠大型数据库，也能走得很远。

但一旦人们开始解决这些开放的强化学习问题，我们终将迎来权重内学习的时代。