Gemini的回答很符合我想说的
1. 现状：OpenClaw/Hermes 的“外挂工具”逻辑
目前的这些框架本质上是在做工程化的封装。 

思路： 将大模型（LLM）作为“大脑”，通过编写特定的函数（Skills）作为“手脚”，利用 Prompt 引导模型去调用这些接口。
局限性： 这种模式极其依赖开发者的人工定义。模型本身并没有“学会”这项技能，它只是在被动地匹配指令。一旦任务超出了预设的 Skills 边界，Agent 就会陷入瘫痪。

2. 愿景：自学习与自优化的“原生 Agent”
“自学习和优化”更接近 AGI（通用人工智能） 的本质。真正的 Agent 不应该只是一个“复读机+插件库”，而应该具备以下特征： 

闭环反馈（Feedback Loop）： 能够观察操作结果（Environment Observation），发现失败后能自动调整策略，而不是死板地报错。
动态策略...