4月16日消息，智谱 AutoClaw今日正式上线自进化机制与 Skill 商店。这是继 3 月 10 日以"一键安装 OpenClaw"姿态首发之后，AutoClaw 的又一次功能底座升级。智谱给出的定位明确：学术与开源社区近期围绕 DSPy+GEPA、skill 自动生成的"自进化"概念热度持续升温，但门槛高、配置繁琐；AutoClaw 要做的是把这类能力做成普通用户无需读一篇篇攻略就能直接用起来的默认体验。
自进化机制：关键词触发 + 自动检测，每条进化都要用户审批
AutoClaw 本次推出的自进化机制围绕三个关键节点运作：
触发方式分两种。一是关键词触发——用户说"以后"、"记住"、"永远"这类表达长期意图的词时，AutoClaw 会识别为非一次性要求并进入进化判断；二是自动检测——在处理复杂任务时若经历大量工具调用或多次失败重试，系统会自动把这段过程识别为"有价值的踩坑经验"。
**进化产出需要用户审批。**每轮对话结束后，澳龙扫描本轮有无用户纠正、新教的方法、偏好表达、自身踩的坑，命中则弹出「进化请求」卡片，展示将要写入记忆的具体条目，用户批准后才生效。智谱官方数据口径是：每周 1–3 次的高质量进化，宁可放弃每天 50 条"用户喜欢吃火锅"式的噪音。进化速率用户可自主调节。用户任何时候可以直接问澳龙"你最近学会了什么"，会返回具体的进化条目列表。
这套机制和近期 GitHub Trending 榜上的 Hermes Agent v0.8.0 是同一个问题域的两条不同答题路线。Hermes 通过独立的 hermes-agent-self-evolution 仓库，用 DSPy + GEPA（ICLR 2026 Oral 论文提出的 Genetic-Pareto Prompt Evolution）对 skill 文本、tool description、system prompt 做离线批量进化，评估完成后以 Pull Request 形式提交给人类 reviewer——工程化程度高、但用户需要懂技术。AutoClaw 走的是另一条路径：把进化窗口从离线训练迁移到在线对话，把评审界面从 Git PR 换成「进化请求」卡片，同时保留"用户审批"这一关键安全阀。 需要明确两点区别：第一，AutoClaw 当前展示的是记忆级进化（更贴近 OpenAI Codex 本周同期推出的 Memory 预览功能，以及 OpenClaw 原生的 SOUL.md / MEMORY.md 人工维护机制），尚未公开类似 GEPA 那样在 prompt / skill 文本层自动运行基因变异 + Pareto 选择的完整 pipeline；第二，GEPA 路径在明确可度量任务（file operation、code、API call）上信号最强，在创造性或主观任务上信号会变弱——这一点对 AutoClaw 同样成立，自进化对"回复要更简洁""不要用破折号"这类风格偏好的收敛会显著优于对"写一篇能火的小红书文案"这种 open-ended 任务。
Skill 商店首批：GLM Office 五件套 + 三个专家共创
与自进化同日上线的是 Skill 商店，首批上架智谱自研 GLM Office Skills 五件套：PPT、DOCX、XLSX、PDF、Charts。背后是 GLM-5.1 为 Office 场景做的专项技术升级，智谱公开的四条改动：
- 细分场景设计。不同场景走不同技术路线（HTML / LaTeX 等），视觉设计针对学术论文、合同、简历、海报、商业计划书等做专项优化。
- 智能自检。交付前主动检查格式要求、排版布局、内容正确性，用以压制办公文档里最忌讳的幻觉。
- 文件格式互转。打通 markdown2doc、markdown2pdf、word2pdf、html2pdf、excel2pdf 五条链路。
- 设计系统升级。新增封面设计，字体、配色、留白统一优化。
典型用法是一行命令产出一整套材料，例如"帮我做一份关于新能源汽车的竞品调研 PPT，再配一份讲稿"，Agent 先做调研，再同步产出带图表的 PPT 与逐页讲稿 DOCX。GLM Office Skills 同步上线 Z.ai（Agent 模式）与智谱清言（GLM-Claw、Agent 模式）。
另一类是专家共创 Skill：
- 女娲 Skill：输入一个名字自动走完调研、提炼、验证，把一个人物的心智模型、决策启发式、表达 DNA 压缩成可运行的 skill，乔布斯、马斯克、Karpathy 都能调出来当协作者。
- 横纵分析法：多源检索 → 交叉验证 → 结构化归纳 → 带引用的深度报告，覆盖行业调研、竞品分析、技术路线梳理。
- Frontend Slides：代码写的幻灯片，内置转场与交互，还能把已有 PPTX 转成网页版。
智谱明确表示后续会进一步开放 Skill 商店给社区开发者。
对标 Claude Code 与 Codex 的 Skills/Plugin 生态
把 AutoClaw 放到全球 Agent 生态里对照，这次升级补齐了三个关键维度：
对 Claude Code：Anthropic 的 Skills + Plugins Marketplace 早已是 Claude Code 的定义能力之一，官方 Claude Skills（docx/pptx/xlsx/pdf/frontend-design）和社区 Skills Hub（与 Hermes、Cursor、Codex 互通的开放标准）已形成成熟生态。AutoClaw 这轮 Skill 商店+GLM Office 五件套，在国内中文办公场景下是第一个把"完整 Office 五件套 + 官方专项优化模型"打包进一个 Agent 产品的动作。
对 OpenAI Codex：本周 Codex 桌面版升级为"超级应用"，上线 90+ 精选插件、Memory 预览、Heartbeat Automations 等。AutoClaw 与 Codex 的差异点在于本地运行 + 开放模型接入——AutoClaw 支持热插拔 GLM、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等模型 API Key，不强绑一家；而 Codex 的完整体验仍然需要 ChatGPT 账号 + OpenAI 生态。
对 Hermes Agent：Hermes 的 GEPA 进化是离线批量、跑 PR、需要评估集与 benchmark，面向研究员与开发者；AutoClaw 把"自进化"从论文走向对话框内即点即用。代价是进化的自动化深度目前低于 Hermes，但换来的是 99% 用户能直接用上的覆盖率。
局限与选型建议
几条使用前值得提前知晓的边界：
- 进化质量依赖模型判断。关键词触发的误报率会影响哪些内容被写进记忆，虽有用户审批兜底，但频繁弹「进化请求」卡片本身会增加干扰——这也是智谱把目标定在"每周 1–3 次"而不是"每日几十条"的原因之一。
- 隐私与数据边界。AutoClaw 本地运行是加分项，但进化条目一旦写入记忆会在跨会话中被调用，建议敏感数据任务仍走独立会话、避免污染长期记忆。
- GLM-5.1 在 Office 场景的优化未公开独立 benchmark 对比。与 Claude Opus 4.7 做 PPT / DOCX、GPT-5.4 做 XLSX 的横向数据目前仍缺，建议用户以自有典型文档做小规模 A/B 验证再决定是否迁移日常工作流。
- Skill 商店生态规模尚小。官方 + 首批三个共创者构成起点，距离 Claude Skills Hub 的数千条开源 skill 还有距离，能否吸引更多中文开发者共创是下一阶段关键变量。
对不同画像的使用者，简化建议如下：
重度 Office 办公 + 中文信息流 用户，AutoClaw + GLM Office 五件套是目前国内首选起点；
开发者 + 想要深度自定义 skill 进化 pipeline 的用户，可优先看 Hermes Agent v0.8.0 的 DSPy+GEPA 方案；
跨 App 工作流 + 海外生态优先 的用户，OpenAI Codex 的超级应用路径或 Claude Code 的 Skills+MCP 组合更合适；
已经在用原生 OpenClaw 的重度玩家，可以保留 SOUL.md / SKILL.md 手动维护的控制粒度，把 AutoClaw 当作更轻量的日常入口并行使用。
智谱这轮升级的真正意义不在单点功能，而在它在国内开源 Agent 产品里率先把"自进化"与"Skill 生态"作为 default 选项铺开——对那些此前被 DSPy+GEPA、SKILL.md 挡在门外的非技术用户而言，打开 AutoClaw 就是最短的上手路径。
