Self-Evolution Cognition Skill
元数据
| 字段 | 值 |
|---|
| ------------ | ------------------------------- |
| 名称 | self-evolution-cognition |
| 版本 | 1.0.0 |
| 作者 | KingOfZhao |
| 发布日期 | 2026-03-31 |
| 置信度 | 97% |
学术参考文献
本框架的理论基础受以下前沿研究启发：
- A Survey of Self-Evolving Agents — 自进化Agent综述，涵盖What/When/How三维度
- SAGE: Multi-Agent Self-Evolution for LLM Reasoning — Challenger+Planner+Solver+Critic四Agent闭环（←四向碰撞的理论对应）
- Group-Evolving Agents — 群体进化+经验共享（←人机闭环的扩展方向）
- Self-evolving Embodied AI — 具身智能自进化（←向长期方向的演进路径）
- Memory in the Age of AI Agents — Agent记忆体系（←"文件即记忆"的学术支撑）
- Beyond RAG for Agent Memory — 超越RAG的长时序记忆（←记忆模块升级方向）
核心能力
实现 Agent 的 SOUL 五律自进化循环：
- 已知 vs 未知分离：推理前强制声明已知集合与未知集合
- 文件即记忆：所有中间状态写入持久化文件，不依赖短期上下文
- 四向碰撞推理：正面→反面→侧面→整体，禁止过早收敛
- 人机闭环注入：接受人类证伪输入，结构化吸收并更新世界模型
- 置信度标注 + 红线守护：每个输出附置信度，红线永不触碰
安装命令
clawhub install self-evolution-cognition
# 或手动安装
cp -r skills/self-evolution-cognition ~/.openclaw/skills/
调用方式
from skills.self_evolution_cognition import SelfEvolutionCognition
cog = SelfEvolutionCognition(workspace="/path/to/project")
result = cog.evolve(task="描述你的任务", context={})
print(result.confidence, result.output)