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| 被动知识 vs 主动知识 | 2026-06-19 | 2026-06-19 | concept |
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被动知识 vs 主动知识
二分法
Zhou et al. (2026) 提出一个简洁的 agent 知识二分法，用于定位 agent skill 在能力栈中的位置：
被动知识（Passive Knowledge）
- 通过预训练、监督微调和 RLHF 等对齐过程，部署前吸收到模型参数中
- 包括事实关联和扩散性过程先验（指令遵循、分解、代码/计划生成）
- 特点：静态、不透明，在专业化或快速变化领域中往往较弱
主动知识（Active Knowledge）
- 运行时通过与环境交互获得
- 包括检索文档、调用 API 和工具、访问 MCP 服务器、执行外化的 agent skill、观察结果
- 特点：动态、接地，但仅靠访问本身不决定应调用什么、何时调用、如何编排、怎样验证
知识与过程性鸿沟
主动知识虽然更动态，但它引入了过程性鸿沟（procedural-gap）：
拥有一把钥匙 ≠ 知道何时用它、开哪扇门、门后有什么、失败后怎么办。
Skill 正是弥合这一鸿沟的构件——将过程性 know-how 外化为可存储、检索、修订和治理的显式 artifact。
在能力栈中的位置
┌──────────────────────────────────────┐
│ Agent (高层推理与规划) │
│ "做什么" — 意图解释、目标分解 │
├──────────────────────────────────────┤
│ Skills (操作层) │
│ "怎么做" — 过程性 know-how │
│ S = (M, R, C) │
├──────────────────────────────────────┤
│ 主动知识 │ 被动知识 │
│ (运行时获取) │ (参数中) │
├──────────────────────┼────────────────┤
│ 工具 · API · MCP │ 预训练 · SFT │
└──────────────────────┴────────────────┘