Meta 日前介绍了一款面向组织的 AI“第二大脑”系统，其核心不是重新训练模型权重，而是从结构化、可审计的知识文件中持续学习。该系统将事实与操作流程分离存储，使知识更新更有条理；同时把专家反馈转化为可回归测试的更新，每次调整都能被验证、追踪和回滚。这种设计显著降低了评估成本，相关评估工作从数天缩短至数分钟，并且所有变更保持透明、可逆。该方案面向企业知识沉淀与专家经验传承场景，有望让深度专业知识在组织内更易访问、共享和持续构建，对 AI 代理在企业级知识管理中的应用具有示范意义。