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浙大与北大联合开源社媒 Agent 工作台 Easel
浙江大学 REAL Lab 与北京大学 OpenDCAI Lab 联合开源了社媒 Agent 项目 Easel,切入点是一个比「能不能生成内容」更难的问题：Agent 能否从做过的任务里积累经验，并在持续交互中改进后续行为。项目把账号画像、多模态技能、平台交互和反馈分析串成覆盖发现、策划、制作、发布、复盘的连续工作流。
落到具体机制上，**Easel 内置 112 个 Skills**,覆盖发现、策划、制作、发布、归因，多模态工具按步骤共享上游结果。账号上下文按定位、风格、受众、平台、偏好边界、长期记忆六维组织；**任务中提炼出的可复用经验经用户确认后增量写入长期记忆**,临时规格不进规则，再参与下一次决策。
💡 为什么值得看Agent 经验落地开源：112 Skills、七平台闭环、带记忆。
项目已知信息
- **研究问题**：选题判断、表达方式与执行结果共同影响下一次行为，反馈还有延迟和噪声。
- **Skills**：112 个，按需读取流程与参考资料，再调度文字、图像、语音、视频工具执行。
- **记忆更新**：经验先成候选，经用户确认后增量写入，并保留纠错入口。
技术报告、评测数据与完整功能清单未在本条素材中给出，以项目官方页面与仓库为准。
查证
来源档案
BAAI 社区 / AI_era 转帖（聚合介绍）
社区平台上的项目聚合帖，正文由 AI 时代 / 新智元一类报道转述，附项目主页 hub.baai.ac.cn 链接。
指向的是真实开源项目，但本条素材是二手转述，项目名、参与实验室与 112 个 Skills 等细节建议对照官方仓库确认；技术报告与评测结果无法从本条素材核实。
延伸阅读
素材里任务内修复和跨任务适应被分成两个时间尺度，但只讲到局部机制，想看清「什幺经验被保留」得看原文对长期记忆更新的描述。