Detta är förmodligen det första verkliga arbetet på OpenClaw 🔥 MetaClaw: Prata bara med din agent och låt det utvecklas automatiskt. Github: De flesta AI-agenter är frusna i samma ögonblick som de skickas. Varje misstag de gör, gör de igen imorgon. MetaClaw fixar det. Det är ett online-RL-lager byggt ovanpå OpenClaw som låter agenter lära sig av sina egna interaktioner – inget GPU-kluster, ingen offline-dataset, inget ingenjörsteam krävs. Loopen är enkel: varje konversation loggas som en träningsbana. När agenten misslyckas analyserar den vad som gick fel och föreslår en ny återanvändbar färdighet. LoRA-uppdateringar tränas asynkront i bakgrunden. Nästa gång en liknande situation uppstår hämtas relevant färdighet automatiskt i prompten. Agenten samlar inte bara på sig samtal. Det ackumulerar kapacitet. Vad som skiljer detta från finjustering: det finns ingen mänsklig märkningspipeline, inga batchträningskörningar, ingen distributionscykel. Förbättringen sker kontinuerligt, osynligt, i produktionen. Interaktion → lärande → förbättring, i en loop. Ingen offline-datamängd. Ingen kodning krävs. Ingen GPU-kluster. Det som är värt att uppmärksamma: detta förvandlar varje användarinteraktion till en träningssignal. Agenten du skickar ut dag ett är inte den agent du har på dag trettio. Den har formats av allt den gjorde fel och fixade. Bra jobbat av @HuaxiuYaoML!