文章系统阐述了人工智能自动获取知识与技能的闭环：以自监督学习沉淀通用知识，结合强化学习与偏好对齐塑造可执行策略，通过检索增强与工具调用扩展时效与能力，借助长短期记忆与持续学习实现长期进化，并以评估与治理保障安全与合规。文中提供RAG、微调、工具调用、持续学习的对比表，指出工程化落地需打通数据、模型、检索、工具、记忆与监控，国内与国际部署在合规与数据驻留侧各有侧重。最终预测代理化、自主课程、多模态融合与隐私计算将推动AI从“训练所得”走向“运行中不断获得”，实现低成本、高可靠的自发学习与跨任务迁移。