Agent 持续学习基础设施 Reef 开源

目前大多数 Agent 框架如 LangChain、AutoGen 只解决编排问题，模型一旦部署就是静态的，性能衰减只能靠人工重新训练或换模型。Reef 的差异化在于把持续学习做成了可插拔的基础设施层，Agent 调用 Reef 的推理端点而非直连 OpenAI/Anthropic，后台自动做行为评估和权重更新。

这跟传统 MLOps 工具如 Weights & Biases 或 SageMaker 也不同——后者监控的是模型指标，Reef 监控的是 Agent 在任务中的实际行为并闭环优化。目前 stars 仅 145，但架构设计很干净，如果你正在把 Agent 从 demo 推向生产且苦于上线后效果退化，值得优先试用其推理端点替换方案，评估自动优化的实际增益。