组织级“第二大脑”：构建一个向专家学习的 AI

这是 Meta 工程博客的一篇文章，介绍其构建的一个充当特定领域“次级专家”的 AI 智能体，旨在让深度专业知识在组织内可供任何人获取、共享和积累。文中称其新颖之处在于两层设计：一是结构化的、可审计的知识架构，将智能体“知道什么”与“如何推理”分开；二是一个自我改进闭环，把专家反馈编译为经过验证和回归测试的更新，而无需重新训练模型。文章表示该模式设计上可推广到以可检索文本（而非模型权重）为治理依据的其他领域，并可节省领域专家大量时间；文中以合规领域为例，说明专家知识多存在于个人头脑中、同类问题在数百次产品审查中反复出现、评估耗时且不一致等组织性问题。